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基于联合特征的变电站设备图像识别 被引量：17
1
作者 楚瀛 李帅奇 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第1期102-107,共6页
随着变电站智能化水平的提高,变电站设备图像分类与识别逐渐实现自动化。变电站设备图像分类识别的结果对故障检测和故障定位等工作十分重要。提取变电站设备图像的sift特征,用K-means聚类、BOF(Bag-ofFeatures)模型等方法,在SVM分类器... 随着变电站智能化水平的提高,变电站设备图像分类与识别逐渐实现自动化。变电站设备图像分类识别的结果对故障检测和故障定位等工作十分重要。提取变电站设备图像的sift特征,用K-means聚类、BOF(Bag-ofFeatures)模型等方法,在SVM分类器下实现对变电站设备图像的分类识别。然后,在sift特征基础上提出一种新的特征表示方法,即把图像的sift特征与图像的稀疏表示特征相结合组成联合特征,用联合特征代替sift特征实现对变电站图像的识别与分类。仿真分析结果表明:联合特征是一种更加稳定、高效的图像特征表示方法,可以提高变电站设备图像分类识别的准确率。 展开更多
关键词 图像识别 稀疏表示 联合特征 分类器(svm)
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基于光度立体技术的地板疵点检测方法 被引量：4
2
作者 程耀瑜 常国立 田晓杰 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第30期263-267,共5页
不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度;为此提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分... 不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度;为此提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。 展开更多
关键词 机器视觉 光度立体技术 FFT svm分类器 地板
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一种基于PSO-SVM的电能质量扰动识别与分类的新方法 被引量：7
3
作者 杨宁霞 孙晧 +1 位作者 公政 高建成 《电测与仪表》 北大核心 2014年第16期17-20,共4页
针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法。利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为P... 针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法。利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO-SVM的输入样本进行训练和测试。仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 电能质量扰动 svm分类器 PSO 复小波变换 电能质量监测
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视频异常行为识别与分级预警系统 被引量：4
4
作者 杨谦 何小海 +1 位作者 蒋俊 吴晓红 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第14期76-81,共6页
参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实... 参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。 展开更多
关键词 分级预警系统 双层分类器学习 最近邻 svm 迟滞比较
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多源检测数据融合的变压器故障诊断模型 被引量：2
5
作者 吴琼 崔昊杨 +1 位作者 周坤 许永鹏 《现代电子技术》 2022年第1期181-186,共6页
针对变压器的红外热像、油气数据等多源状态检测数据不平衡(即数据缺失、数据不对称、数据较少)导致支持向量机学习模型欠拟合、准确率低下,以及传统三比值法阈值绝对导致了其在故障现象叠加时不能全面诊断出故障真实状况的不足,提出了... 针对变压器的红外热像、油气数据等多源状态检测数据不平衡(即数据缺失、数据不对称、数据较少)导致支持向量机学习模型欠拟合、准确率低下,以及传统三比值法阈值绝对导致了其在故障现象叠加时不能全面诊断出故障真实状况的不足,提出了多源检测数据融合的变压器故障诊断模型。该模型首先采取了高斯核和Sigmoid核组合,以及多分类器的方式对SVM进行改进,即利用改进组合核多分类器SVM对变压器油气数据进行诊断,达到解决故障现象叠加的问题,进而得出油气诊断结果;然后利用改进故障树模型对红外检测图像进行分析,即通过分析变压器的关键部件的温度值进行诊断,得出温度诊断结果;最后,通过贝叶斯决策融合诊断模型对油气诊断结果和温度诊断结果进行决策级融合,得出最终的故障诊断结果。实验结果表明,所设计方法诊断准确率比SVM、三比值法以及SVM最新改进方法 PSO-SVM分别提高了9.2%,6.3%,6.5%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 多源数据融合 融合诊断 改进组合核多分类器svm 贝叶斯决策 改进故障树模型 红外热像
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