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题名电网架空输电线路绝缘子缺陷识别算法研究
被引量：1
- 1
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作者
季旭
梁岩涛
张剑伟
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机构
国家电网有限公司
国网甘肃省电力有限公司建设分公司
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出处
《自动化仪表》
CAS
2024年第7期70-74,共5页
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文摘
电网架空输电线路绝缘子长期处于外部暴露环境中,易产生侵蚀、开裂、破碎等问题,导致电网运行的可靠性降低。为此,对电网架空输电线路绝缘子缺陷识别算法进行了研究。通过滤波去除采集的绝缘子图像乘性噪声,利用不同尺度高斯掩膜进行卷积处理,并结合图像梯度方向提取表面缺陷特征。将构建的深度前馈神经网络作为基本架构,设置三层网络结构的自编码器。在前馈网络的优化目标函数中融入惩罚因子,以构建稀疏性限制条件。通过遗传算法优化自编码器初始权值,经网络迭代得到表面缺陷识别结果。试验结果表明,所提算法对绝缘子缺陷的识别准确率始终高于90%、平均识别用时为1.72 s,具有显著的可行性。该研究对监控安防、图像分析等领域具有一定的启示意义。
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关键词
电网
架空输电线路
深度学习
绝缘子
高斯掩膜
自编码器
缺陷识别
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Keywords
Power grid
Overhead transmission lines
Deep learning
Insulator
Gaussian mask
Self-enconder
Defect identification
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分类号
TH-39
[机械工程]
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题名联合变换图像识别中功率谱高斯掩膜处理方法
- 2
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作者
孙伟民
杨洋
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机构
哈尔滨工程大学理学院
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出处
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期69-72,113,共5页
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基金
黑龙江省自然科学基金(A0308)
哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目
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文摘
本文提出了一种基于在光学频谱面上进行光学高斯高通滤波的实时处理方法。此方法将一个高斯掩膜覆盖在位于光学频谱面上的CCD中心位置,从而明显降低了相关图像中自相关峰的高度和宽度。通过比较不同的参数效果,确定了一种用于实验的高斯函数滤波器。通过系列实验研究发现,本方法可以明显提高联合变换相关器的效果和速度。
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关键词
联合变换相关器
功率谱
相关峰
高斯掩膜
图像识别
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Keywords
Joint transform correlator （JTC）
power spectrum
correlative peak
gaussian mask
image recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于二进小波变换的图像增强方法
被引量：6
- 3
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作者
贺欢
吐尔洪江·阿布都克力木
何笑
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机构
新疆师范大学数学科学学院
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出处
《信息通信》
2019年第8期13-15,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目（No.11261061,No.61362039,No.10661010）
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（No.200721104）
新疆师范大学数学教学资源开发重点实验室招标课题（No.XJNUSY082017B03）
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文摘
传统的增强图像的方法会丢失图像细节。结合二进小波变换和直方图均衡的优势,提出一种基于二进小波变换的图像增强方法。首先利用二进小波变换将图像分解为一个低频分量和三个高频分量,分别对低频分量做直方图均衡处理,高频分量做高斯-拉普拉斯掩膜锐化,再将处理后的低频分量和各高频分量进行二进小波逆变换重构。实验结果表明,该方法较于单纯的只使用直方图均衡的传统方法和只对低频图像做直方图均衡处理方法有较好的增强效果。
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关键词
二进小波变换
直方图均衡
高斯-拉普拉斯掩膜锐化
图像增强
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Keywords
Binary wavelet transform
Histogram equalization
Gauss--Laplace mask sharpening
Image enhancement
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名全天实时跟踪无人机目标的多正则化相关滤波算法
被引量：2
- 4
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作者
王法胜
李富
尹双双
王星
孙福明
朱兵
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机构
大连民族大学信息与通信工程学院
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期2409-2425,共17页
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基金
国家自然科学基金(61972068,61976042)
国家重点研发计划(2021YFC3320300)
+1 种基金
兴辽英才计划(XLYC2007023)
辽宁省高等学校创新人才支持计划(LR2019020)资助。
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文摘
相关滤波算法(Correlation filter,CF)已广泛应用于无人机目标跟踪.然而,受无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)平台本身计算性能的制约,现有的无人机相关滤波跟踪算法大都仅采用手工特征来描述目标的外观,难以获得目标的全面语义信息.并且这些跟踪算法仅能较好地进行光照条件良好场景下的跟踪,而在跟踪夜间场景下的目标时性能严重下降.此外,相关滤波跟踪器采用余弦窗口来抑制循环移位产生的边界效应,缩小了样本提取区域,产生了训练样本污染的问题,这不可避免地降低了跟踪器的性能.针对以上问题,提出全天实时多正则化相关滤波算法(All-day and realtime multi-regularized correlation filter,AMRCF)跟踪无人机目标.首先,引入一个自适应图像增强模块,在不影响图像各通道颜色比例的前提下,对获得的图像进行增强,以提高夜间目标跟踪性能.其次,引入一个轻量型的深度网络来提取目标的深度特征,并与手工特征一起来表示目标的语义信息.此外,在算法框架中嵌入高斯形状掩膜,在抑制边界效应的同时,有效避免训练样本污染.最后,在5个公开的无人机基准数据集上进行充分的实验.实验结果表明,所提出的算法与多个先进的相关滤波跟踪器相比,取得了有竞争力的结果,且算法的实时速度约为25 fps,能够胜任无人机的目标跟踪任务.
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关键词
无人机目标跟踪
相关滤波
自适应图像增强模块
轻量型深度网络
高斯形状掩膜
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Keywords
Unmanned aerial vehicle(UAV)object tracking
correlation filter(CF)
adaptive image enhancement module
lightweight deep network
Gaussian-shaped mask
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TN713
[电子电信—电路与系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名引入高斯掩膜的相关滤波目标跟踪算法
被引量：1
- 5
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作者
王法胜
尹双双
贺冰
孙福明
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机构
大连民族大学信息与通信工程学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期3092-3106,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(61972068,61976042)
兴辽英才计划项目(XLYC2007023)
辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(LR2019020)。
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文摘
目的由于相关滤波(correlation filter,CF)跟踪算法使用循环移位操作增加训练样本,不可避免会引起边界效应问题。研究者大多采用余弦窗来抑制边界效应,但余弦窗的引入会导致样本污染,降低了算法的性能。为解决该问题,提出了嵌入高斯形状掩膜的相关滤波跟踪算法。方法在空间正则化相关滤波跟踪框架中嵌入高斯形状掩膜,对靠近目标中心和搜索区域边缘的样本重新分配权重,提高中心样本的重要性,同时降低远离中心的边缘样本的重要性,增加中心样本的响应,从而降低样本污染的影响,增强滤波器的判别能力。建立了高斯掩膜相关滤波跟踪算法的目标公式,然后使用交替方向乘子法(alternating direction of multiplier method,ADMM)求解滤波器及空间权重的闭合解。结果为评估所提算法的跟踪性能,在OTB2013(online tracking benchmark)、TC128(temple color)、UAV123(unmmaned aerial vehicle)及Got-10k(general object tracking)等多个基准数据集上进行了大量实验,并与多个先进的相关滤波跟踪算法对比。结果表明,在OTB2013数据集上精度和成功率分别为90.2%和65.2%,其中精度比基准算法提高0.5%;在TC128数据集上精度和成功率分别为77.9%和57.7%,其中成功率提高0.4%;UAV123数据集上的两个指标数据分别为74.1%和50.8%,精度提高0.3%;在Got-10k数据集上成功率提高了0.2%。结论与其他相关滤波跟踪算法相比,本文算法在各数据集上的精度和成功率表现出较强的竞争力,显著提高了基准算法的跟踪性能。
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关键词
目标跟踪
相关滤波(CF)
边界效应
样本污染
高斯形状掩膜
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Keywords
object tracking
correlation filter(CF)
boundary effect
sample contamination
Gaussian shape mask
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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