【摘要】：研究絕緣子視覺識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)鐵路接觸網(wǎng)的絕緣子的智能化清洗,對排除污閃隱患、保障鐵路交通系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。本文通過采用基于核函數(shù)的支持向量機(jī)算法(Support Vector Machine,SVM)建立絕緣子視覺識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)了絕緣子圖像樣本的識(shí)別檢測。主要研究內(nèi)容如下:(1)采集絕緣子圖像樣本并進(jìn)行二值化及ROI區(qū)域提取,通過Hu、LBP、H O G、H a a r等紋理特征描述算子建立絕緣子特征樣本,采用歸一化和主成分分析方法建立訓(xùn)練測試樣本集。(2)建立基于線性核、徑向基核、多項(xiàng)式核的SVM訓(xùn)練模型,以及基于線性核SVM方法的單紋理類型訓(xùn)練模型,通過對比分析各模型的用時(shí)及識(shí)別性能,驗(yàn)證了基于核函數(shù)的SVM方法對絕緣子識(shí)別的有效性,確定了多核絕緣子視覺識(shí)別模型組合形式。(3)分析基于核函數(shù)的SVM方法中參數(shù)對最終識(shí)別模型的性能影響,將模型識(shí)別準(zhǔn)確率和支持向量個(gè)數(shù)作為模型性能的綜合評價(jià)指標(biāo),并提出了相應(yīng)的評價(jià)函數(shù);在分析多種群體智能優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,采用差分進(jìn)化算法對SVM核函數(shù)方法的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),進(jìn)一步提高了絕緣子識(shí)別模型的性能。(4)采用六角晶格標(biāo)定板和SVM預(yù)測算法建立具有全視域采樣的絕緣子雙目視覺空間定位系統(tǒng),通過實(shí)驗(yàn)分析映射模型的空間定位精度驗(yàn)證了模型的有效性。
[Abstract]:It is of great significance to study the visual identification system of insulators and realize the intelligent cleaning of insulators in railway catenary. It is of great significance to eliminate the hidden trouble of pollution flashover and to ensure the stable operation of railway traffic system. In this paper, the support vector machine (Support Vector machine) algorithm based on kernel function is used to establish the insulator visual recognition model, which realizes the detection of insulator image samples. The main research contents are as follows: (1) the insulator feature samples are collected and binary and ROI region are extracted, and the insulator feature samples are established by using the texture feature description operator such as Hugh LBP, H O O Go H a a r, etc. The SVM training model based on linear kernel, radial basis kernel, polynomial kernel and single texture type training model based on linear kernel SVM method are established. The effectiveness of the kernel function based SVM method for insulator identification is verified by comparing the time use and recognition performance of each model. The combination form of multi-core insulator visual recognition model is determined. (3) the influence of parameters on the performance of the final identification model in the kernel function based SVM method is analyzed. The accuracy of model recognition and the number of support vectors are taken as the comprehensive evaluation indexes of the model performance. Based on the analysis of various swarm intelligence optimization algorithms, the differential evolution algorithm is used to optimize the parameters of the SVM kernel function method. The performance of insulator identification model is further improved. (4) using hexagonal lattice calibration board and SVM prediction algorithm, a binocular visual location system for insulator with full horizon sampling is established. The validity of the model is verified by the experimental analysis of the spatial positioning accuracy of the mapping model.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2190117