發(fā)布時(shí)間：2020-06-03 04:12

【摘要】：隨著傳統(tǒng)人工輸電線路巡檢模式所引發(fā)的問題日漸突出,利用無人機(jī)進(jìn)行輸電線路智能化巡檢的方式逐漸成為主流,對巡檢視頻中絕緣子目標(biāo)的識別與跟蹤的研究是實(shí)現(xiàn)智能化巡檢的關(guān)鍵。針對現(xiàn)階段絕緣子目標(biāo)的識別與跟蹤方法不能解決由于復(fù)雜背景、尺度變化等帶來的問題,不能滿足對實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和魯棒性的要求。本論文從以下兩方面展開研究:一是根據(jù)絕緣子目標(biāo)識別場景,將絕緣子目標(biāo)分為運(yùn)動絕緣子目標(biāo)和靜態(tài)絕緣子目標(biāo),通過結(jié)合傳統(tǒng)運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究基于運(yùn)動信息的絕緣子目標(biāo)識別,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中SVM和Faster-RCNN模型并分別引入具有較強(qiáng)表征能力的Hog特征和卷積特征來研究靜態(tài)絕緣子目標(biāo)識別;二是運(yùn)用基于生成式的Camshift算法和基于判別式的KCF及其改進(jìn)算法來研究絕緣子目標(biāo)跟蹤。論文的主要工作概括如下:(1)對當(dāng)前絕緣子目標(biāo)的識別與跟蹤的方法進(jìn)行研究分析,并利用視頻中絕緣子運(yùn)動信息來識別絕緣子目標(biāo),通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)運(yùn)動目標(biāo)識別方法不適用于有背景更新的巡檢視頻,不能準(zhǔn)確識別絕緣子目標(biāo)。(2)分析了機(jī)器學(xué)習(xí)方法中常用的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,結(jié)合工程需求分別設(shè)計(jì)搭建了基于SVM和Faster-RCNN的絕緣子識別模型,并使用輸電線路巡檢采集的樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練,最后利用訓(xùn)練好的模型實(shí)現(xiàn)絕緣子目標(biāo)準(zhǔn)確識別。(3)采用了基于Camshift的絕緣子目標(biāo)跟蹤算法,提取了絕緣子圖像色調(diào)H分量,并在此基礎(chǔ)上計(jì)算反向投影,獲取絕緣子目標(biāo)的外觀模型,再結(jié)合算法實(shí)現(xiàn)絕緣子目標(biāo)跟蹤,最后通過實(shí)驗(yàn)及對比分析發(fā)現(xiàn),此算法只考慮到絕緣子目標(biāo)本身,忽略了正樣本周圍的背景以及正、負(fù)樣本間的局部模式而導(dǎo)致絕緣子實(shí)際跟蹤應(yīng)用中面對復(fù)雜因素時(shí)不夠魯棒。(4)提出了一種基于KCF的多尺度絕緣子目標(biāo)跟蹤算法,首先提取絕緣子fHog特征,接著通過最小化決策函數(shù)來訓(xùn)練一個(gè)分類器,得出絕緣子目標(biāo)位置,最后引入多尺度估計(jì)方法,確定絕緣子目標(biāo)大小,從而提高了絕緣子跟蹤的精度。同時(shí),針對巡檢視頻中容易出現(xiàn)多個(gè)絕緣子目標(biāo)的問題,提出將單目標(biāo)跟蹤器擴(kuò)展到多目標(biāo)跟蹤的思想,通過封裝多個(gè)單目標(biāo)跟蹤器來實(shí)現(xiàn)有多個(gè)絕緣子目標(biāo)并具有計(jì)數(shù)功能的多目標(biāo)跟蹤器。
【圖文】：

圖 3-5 LeNet-5 模型下表 3-1 是不同模型的對比結(jié)果：表 3-1 不同模型對比模型名稱 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 應(yīng)用場景線性模型 計(jì)算代價(jià)不高、易于實(shí)現(xiàn) 分類精度不高 預(yù)測產(chǎn)品收益SVM 分類效果好、能處理高維、泛化能力強(qiáng)對噪聲敏感 圖像識別決策樹 適合大量樣本、處理多類型數(shù)據(jù)容易過擬合、陷入局部最優(yōu)企業(yè)投資決策樸 素 貝 葉斯能處理多分類、算法簡單、對缺失數(shù)據(jù)不敏感樣本屬性不能有關(guān)聯(lián)、需要計(jì)算先驗(yàn)概率欺詐檢測、文本分類CNN 分類準(zhǔn)確度高、魯棒性較強(qiáng)、容錯(cuò)能力好需要大量參數(shù) 圖像識別、語音識別從上表格可以看出，沒有一種模型能完美解決所有問題，只能是所選擇的模

SVM模型識別結(jié)果圖 3-9 SVM 模型建立的流程圖樣本數(shù)據(jù)的收集對訓(xùn)練效果影響很大，只有保證在訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)完備、準(zhǔn)有代表性的前提下才能建立高效的、有辨識力的模型，否則會影響到訓(xùn)練時(shí)模型的泛化能力，對新樣本的預(yù)測會造成錯(cuò)誤的結(jié)果。因此基于 SVM 的絕目標(biāo)識別模型建立首先需要有樣本集，樣本集分為訓(xùn)練樣本和測試樣本兩部本文的樣本主要來源于輸電線路巡檢中拍攝的絕緣子圖片，，由于原圖片既有又有背景不利于訓(xùn)練，因此手動截取絕緣子目標(biāo)，為了使樣本比較完備，考種因素選取的正樣本包括有光照、各種角度以及不同材質(zhì)等類型的絕緣子圖像如下圖 3-10 所示。負(fù)樣本為不包含絕緣子目標(biāo)的各種圖片，為了提高子識別率，負(fù)樣本中放了大量的有干擾的背景圖片，包括桿塔、導(dǎo)線等。
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM75;TM216;TP391.41

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