基于特征融合与随机森林的吊车碰线预警算法

• 作者: 李立学 王昕 赵庆杭 郑益慧
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 吊车碰线 边缘直线检测 局部二值模式 颜色空间量化 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能技术在输配电设备运维中的应用专题
• 页码范围: 471-479
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20181206018

摘要

现有的输电线路防外力破坏技术无法自动识别目标,导致对吊车碰线的监测效果较差.因此,该文提出了1种基于特征融合与随机森林的预警算法来解决这一问题.该算法在分析吊车自身特点的基础上设计了“形状-纹理-颜色”的融合特征提取方式:首先采用改进的边缘直线检测方法提取吊臂形状特征,然后利用局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子获取纹理特征,最后在两步量化后的色调饱和值(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色空间内得到颜色特征.进行融合特征后采用随机森林分类器进行目标识别,当判定目标为吊车时,根据其姿态和距离参数发出不同等级的预警信息.实验结果表明:该算法对工程吊车的平均识别准确率达到90.6％,相比于3种单一特征提取方式分别提升17.3％、7.9％和12.6％.同时该算法具备较强的实时处理能力,适用于输电线路防外力破坏的智能监控场合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昕		151	1094	19.0	27.0
2	郑益慧		56	579	14.0	22.0
3	李立学		40	516	12.0	22.0
4	赵庆杭		1	0	0.0	0.0