基于SIFT特征匹配的电力设备图像变化参数识别

• 作者: 余萍 董保国
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力设备 SIFT特征匹配 样本资料图像 设备监测图像 变化角度 缩放比例
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 电网
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3299字
• 语种: 中文

摘要

在变电站视频监视系统中,可通过视频巡检来及时发现某些异常状态,以免产生故障.图像的某些参数的改变是判别图像状态改变的重要依据,提出了一种基于SIFT,OTSU和RANSAC相结合的特征匹配的电力设备图像变化参数识别算法.先对样本资料图像和监测图像进行SIFT特征匹配,与OTSU相结合消除干扰匹配特征点,再通过RANSAC随机抽样一致性算法消除错误匹配特征点,根据匹配结果识别电力设备图像变化角度和缩放比例这2个重要参数.仿真实验表明,此算法简单易行,精度高,可用于电力铁塔倾斜角度和指针式仪表指针旋转角度的识别,也可用于视频巡检中缩放系数的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余萍	华北电力大学电子与通信工程系	51	305	10.0	14.0
2	董保国	华北电力大学电子与通信工程系	2	18	2.0	2.0