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摘要:
绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.
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文献信息
篇名 融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 接触网绝缘子 缺陷检测 PHOG和BOW-SURF融合特征 快速导向滤波算法 SVM分类器
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 172-177
页数 6页 分类号 TP312
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 顾桂梅 42 204 8.0 11.0
2 陈国翠 1 0 0.0 0.0
3 余晓宁 2 0 0.0 0.0
4 李占斌 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
接触网绝缘子
缺陷检测
PHOG和BOW-SURF融合特征
快速导向滤波算法
SVM分类器
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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