電力系統(tǒng)中無人機航拍巡線的應(yīng)用愈加廣泛,對圖像處理的依賴性也愈漸增加。絕緣子作為輸電線路中重要的電氣部件,其運行狀態(tài)是重點檢測對象,而絕緣子的識別和定位是實現(xiàn)狀態(tài)檢測的前提。通常情況下航拍圖像分辨率不高、背景復(fù)雜多變、偽目標多,傳統(tǒng)的低層圖像特征在以絕緣子為研究目標時不能很好完成識別定位任務(wù)。本文以復(fù)雜背景的輸電線路航拍圖像為對象,設(shè)計了一種航拍絕緣子識別定位方法:作為研究工作的基礎(chǔ),本文建立航拍輸電線路圖像標簽分布數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫的規(guī)模為1000幅圖像,圖像的標簽數(shù)量為1⁵個。利用傳統(tǒng)特征完成對測試圖像標簽分布的預(yù)測,從特征層面對實驗結(jié)果作出分析。針對低層圖像特征不能很好完成航拍圖像特征表達的問題,采用一種基于VGGNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法。為解決主觀標簽量化的LDL存在的問題,提出一種基于像素面積占比的客觀標簽量化方法,以VGGNet提取的深度特征和客觀標簽分布相結(jié)合,完成測試圖像的標簽分布預(yù)測。實驗結(jié)果表明能夠準確實現(xiàn)航拍絕緣子圖像分類識別。對已經(jīng)識別的絕緣子圖像,提出一種基于標簽分布的自適應(yīng)多尺度滑動窗的絕緣子定位方法。通過對航拍絕緣子的圖像特點分析... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

幅輸電線路航拍圖像實例

第 2 章 航拍圖像低層特征提取層特征在對場景圖像中目標分類、識別和檢測中已度、紋理等信息含有豐富的圖像特征，本章選擇具有HOG、LBP、SIFT 及 GIST 圖像特征提取手段提取航的色彩空間 顏色空間, green, blue, 紅、綠、藍)顏色空間是廣泛應(yīng)用的彩色圖系統(tǒng)中圖片的顯示模式中。在該空間下一幅彩色圖像×3 數(shù)組，其中每一個彩色像素點都是在特定空間位置綠、藍三個分量中的一個，RGB 可以看成是一個由三需要注意的是 RGB 顏色空間與設(shè)備相關(guān)，該空間下的不同而不同。RGB 彩色圖像像素形成的示意圖如圖

圖 2-2 HSV 六面椎體色空間是一種對立色彩空間，基于非線性壓縮坐標立顏色度，該術(shù)語由 Hunter 于 1948 年首次 年國際照明委員會(CIE)提出的 L*a*b*顏色空別，二者差異在于 CIE 的坐標系是基于顏色數(shù)系則是基于平方根變換。L*a*b*顏色空間包含超過 RGB 空間的其他顏色。該空間顯著特備或顯示顏色的設(shè)備無關(guān)。L*a*b*的空間域顏色的無窮實數(shù)。然而在實際應(yīng)用中為了間域映射到整數(shù)空間，在預(yù)定義的范圍內(nèi)，道中，L*的取值范圍為[0,100]，其中 L*=0 時通道中，a*=0 和 b*=0 時表示中性灰。紅值表示綠色，+a*值表示紅色；黃、藍對立，+b*表示黃色。a*和 b*軸的范圍由 Lab 顏

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3351199