本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的航拍圖像絕緣子識別方法研究

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【摘要】：絕緣子由于長期暴露在野外,容易發(fā)生故障,因此絕緣子的狀態(tài)監(jiān)測至關(guān)重要。隨著輸電線路規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,直升機(jī)巡檢輸電線路的方式逐步取代人工徒步巡檢。巡檢人員通過直升機(jī)航拍大量圖像、視頻數(shù)據(jù),通過后期圖像處理技術(shù)實現(xiàn)巡檢目標(biāo)的自動分類與檢測,極大地提升了輸電線路巡檢的自動化水平以及巡檢的安全性和有效性。本文主要研究了航拍圖像中絕緣子設(shè)備的識別定位圖像算法,為后期的設(shè)備故障檢測提供了前期理論基礎(chǔ),同時對于實現(xiàn)直升機(jī)巡檢輸電線路的數(shù)字化、智能化具有重要意義。首先,本文引入機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別的基本概念,并對當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像識別的研究現(xiàn)狀作以介紹,并歸納了當(dāng)前絕緣子設(shè)備的識別方法;然后,本文介紹了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別基本流程以及本文識別方法涉及到的相關(guān)理論內(nèi)容,包括圖像數(shù)據(jù)集的獲取、圖像預(yù)處理、Haar-like特征、不變矩特征和識別效果評價參數(shù),并重點分析了Ada Boost算法,闡述了該算法的算法步驟、誤差分析等內(nèi)容;最后,本文在Ada Boost級聯(lián)分類器的基礎(chǔ)上提出了兩種絕緣子識別方法。一種是結(jié)合目標(biāo)建議Bing的方法,識別過程包括了目標(biāo)建議、分類器識別、檢測窗融合三個模塊。通過結(jié)合目標(biāo)建議Bing的方法,生成相比于滑動窗數(shù)量級驟減的檢測窗,快速實現(xiàn)檢測窗的生成。另一種是結(jié)合絕緣子3D模型擴(kuò)充正樣本和骨架提取算法,識別過程包括:3D建模、分類器識別和骨架提取三個模塊。通過粗定位與細(xì)定位算法的分步實現(xiàn),精確定位圖像中的絕緣子設(shè)備。對于這兩種方法,分別介紹了識別流程與方法優(yōu)化部分,著重闡述了所提出的方法在原基礎(chǔ)上做的改進(jìn)之處,并對實驗結(jié)果進(jìn)行展示與分析。綜上所述,本文對基于機(jī)器學(xué)習(xí)Ada Boost算法的航拍圖像中絕緣子設(shè)備的識別方法進(jìn)行了研究,分別得到兩個絕緣子識別方法,該識別方法具有較好的識別效果和魯棒性,具有一定的實用價值,為后期的設(shè)備故障診斷提供基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器學(xué)習(xí) 圖像識別 Ada Boost算法 目標(biāo)建議 骨架提取
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP181
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 圖像識別技術(shù)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 航拍圖像絕緣子識別研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 主要研究內(nèi)容及論文安排15-17
• 第二章 基于Ada Boost算法的絕緣子識別理論基礎(chǔ)17-32
• 2.1 圖像識別基本概念17
• 2.2 絕緣子圖像數(shù)據(jù)集的獲取17-18
• 2.3 絕緣子圖像的預(yù)處理18-21
• 2.3.1 圖像灰度化18-19
• 2.3.2 圖像增強19-20
• 2.3.3 預(yù)處理結(jié)果20-21
• 2.4 特征提取21-25
• 2.4.1 Haar-like特征21-22
• 2.4.2 Haar-like特征個數(shù)22-24
• 2.4.3 不變矩特征提取24-25
• 2.5 Ada Boost算法25-30
• 2.5.1 Boosting算法25-26
• 2.5.2 Ada Boost算法提出26-27
• 2.5.3 Ada Boost算法理論分析27-29
• 2.5.4 Ada Boost算法誤差分析29-30
• 2.6 識別效果評估參數(shù)30-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于目標(biāo)建議的Ada Boost算法的絕緣子識別32-41
• 3.1 基本識別流程32
• 3.2 目標(biāo)建議32-37
• 3.2.1 目標(biāo)建議概述32-33
• 3.2.2 目標(biāo)建議主要方法33-34
• 3.2.3 目標(biāo)建議Bing法34-37
• 3.2.4 用于絕緣子識別的目標(biāo)建議37
• 3.3 檢測窗融合處理37-39
• 3.4 絕緣子識別實驗結(jié)果及分析39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于 3D模型及骨架提取的Ada Boost算法的絕緣子識別41-50
• 4.1 識別流程41
• 4.2 3D模型及擴(kuò)充樣本41-43
• 4.3 骨架提取模塊43-46
• 4.3.1 圖像二值化43
• 4.3.2 形態(tài)學(xué)處理43-44
• 4.3.3 骨架提取44-45
• 4.3.4 Hough直線檢測45-46
• 4.4 絕緣子識別實驗結(jié)果及分析46-49
• 4.4.1 實驗一：本章提出的絕緣子識別方法實驗46-48
• 4.4.2 實驗二：加入 3D模型的Ada Boost算法識別優(yōu)勢對比實驗48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 結(jié)論與展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果55-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1002707