智能配电房危险情况的图像特征识别方法

• 作者: 何斌斌 朱正国 薛荣 邓琨 魏恩伟
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能 配电房 危险 图像特征 识别方法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 597-600
• 页数: 4页
• 分类号: TM73
• 字数: 3776字
• 语种: 中文

摘要

对智能配电房无人化管理是智能电网的重要发展方向.提出BRISK算法和增加平移因子的方法相结合的智能配电房危险情况图像识别方法,对智能配电房的实时图像进行白化处理,去除白斑对配电房内图像特征的影响,采用投影分析法,求出智能配电房实时情况图像的Zernike矩.以此为基础,采用小波多尺度分析法,获取智能配电房图像的频域信息,采用BRISK算法和增加平移因子的方法相结合,对图像中的危险情况进行识别.仿真实验结果表明,该方法能智能化的对相关特征进行识别,识别时间、识别效率及识别精度均优于一般的监控系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱正国		26	208	7.0	14.0
2	邓琨		16	110	6.0	10.0
3	魏恩伟		16	32	3.0	4.0
4	薛荣		5	26	2.0	5.0
5	何斌斌		5	34	3.0	5.0