本文選題：線路設(shè)備 + 缺陷檢測(cè)�。� 參考：《高電壓技術(shù)》2017年01期

【摘要】：無人機(jī)輸電線路巡檢中的線路部件缺陷自動(dòng)化檢測(cè)一直是一個(gè)難題,為了解決輸電線路中螺母-銷釘、防振錘部件缺陷的判別問題,提出了利用層次模型"與或圖"對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分解表達(dá),建立部件之間的約束關(guān)系,構(gòu)建多向的判別路徑的方法。利用基于類Haar特征和級(jí)聯(lián)Ada Boost分類器對(duì)目標(biāo)基元進(jìn)行識(shí)別,通過數(shù)據(jù)合成擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本用于訓(xùn)練,以提高分類器的訓(xùn)練性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效綜合了識(shí)別檢測(cè)技術(shù),在少量樣本的條件下,能有效地實(shí)現(xiàn)若干輸電線路部件的缺陷判別,為輸電線路缺陷檢測(cè)任務(wù)提供了一種參考方法。
[Abstract]:It is always a difficult problem to detect the defects of transmission lines in UAV transmission line inspection. In order to solve the problem of judging the defects of nuts, pins and anti-vibration hammer parts in transmission lines, This paper presents a method of decomposing and expressing the target by using the hierarchical model "and or graph", establishing the constraint relation between the components, and constructing the multi-directional discriminant path. The target primitives are identified based on Haar like feature and cascaded Ada boost classifier, and the training performance of the classifier is improved by extending the data samples by data synthesis to improve the training performance of the classifier. The experimental results show that the method can effectively integrate the identification and detection techniques, and can effectively distinguish the defects of some transmission line components under the condition of a small number of samples, and provides a reference method for the transmission line defect detection task.
【作者單位】： 中國(guó)電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM75

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本文編號(hào)：2106606