基于HOG特征和SVM的绝缘子识别与定位

• 作者: 李岩
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 梯度方向直方图 支持向量机 绝缘子识别
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 53-60
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2015.04.008

摘要

绝缘子识别与定位是电气化铁路接触网绝缘子故障检测图像处理的重要前提.为了解决不同现场环境下的普适问题,结合绝缘子图像的特点,提出了基于梯度方向直方图(HOG)特征量提取和SVM分类器相结合的绝缘子识别与定位方法.通过对综合检测列车现场拍摄图像进行处理,将实际背景分三类分别分析并综合优化HOG DETECT及SVM参数.结果表明,在小样本容量下得到较好的识别效果,实现了实时处理,具有实际的应用价值.