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题名基于区域生长法和BP神经网络的红外图像识别
被引量：21
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作者
陈跃伟
彭道刚
夏飞
钱玉良
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机构
上海电力学院自动化工程学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期401-408,共8页
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基金
上海市"科技创新行动计划"社会发展领域项目(No.16DZ1202500)
上海市青年科技英才扬帆计划项目(No.16YF1404700)
上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目(No.14DZ2251100)资助
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文摘
针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。
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关键词
改进区域生长法
图像温度场
HU不变矩
附加动量法
自适应调整学习率
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Keywords
improved region growth method
image temperature field
Hu invariant moment
additional momentum method
adaptive adjustment learning rate
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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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