基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析

• 作者: 吴文海 孙磊 张霆 柯坚
• 来源期刊: 铁道标准设计
• 学科: 工学
• 关键词: 铁路绝缘子 污秽度检测 核主成分分析 支持向量数据描述 模糊区域
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 电力/电气化
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201805220005

摘要

为实现对铁路绝缘子污秽度的在线检测,提出一种基于支持向量数据描述和图像信息的污秽度异常检测方法.以人工涂污实验获得的绝缘子图像为基础,通过最大类间方差法分割图像得到绝缘子的盘面区域,计算颜色及纹理空间的特征,并利用核主元分析方法对特征向量进行融合与降维,最后通过支持向量数据描述方法实现污秽度的异常检测.结果 表明,该方法可有效降低绝缘子污秽度的异常检测过程中的漏警率和虚警率,满足实际工作需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙磊	西南交通大学机械工程学院	9	16	3.0	3.0
2	柯坚	西南交通大学机械工程学院	241	2068	23.0	34.0
3	吴文海	西南交通大学机械工程学院	100	505	12.0	19.0
4	张霆	西南交通大学机械工程学院	6	1	1.0	1.0