1 湘潭大学自动化与电子信息学院, 湖南 湘潭 411105
2 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室, 湖南 湘潭 411105
绝缘子为配网架空输电线路的重要组成部分,对无人机航拍的绝缘子图像进行精准识别是实现其缺陷检测和故障诊断的重要前提。针对图像中绝缘子目标小、背景复杂的问题,提出了一种基于多尺度密集网络的配网架空输电线路绝缘子识别算法。首先,利用K-means算法对数据集的目标框进行分析,获取合适的锚框;然后,将基础网络中的残差模块替换为密集连接模块,以增强网络特征信息的复用与融合,同时添加空间金字塔池化模块、优化多尺度特征融合,以对绝缘子进行预测;最后,用融合交叉熵函数和Focal损失函数的损失函数替换原始损失函数,构建航拍巡检图像数据集并进行实验。实验结果表明,相比原始算法,本算法的准确率提高了约12个百分点,且鲁棒性更强,基本满足电网巡检对绝缘子识别的要求。
图像处理 多尺度 密集网络 空间金字塔池化 损失函数 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0815003
1 湖北工业大学 机械工程学院, 湖北 武汉 430068
2 南京大学 计算机科学与技术系, 江苏 南京 210023
针对货车运行故障动态图像中车辆挡键、集尘器和安全链锁紧螺栓的故障检测, 提出一种基于稀疏编码空间金字塔匹配和遗传算法优化的支持向量机相结合的通用故障自动识别算法。首先在不同尺度空间对样本图像进行划分, 对每个部分提取尺度不变特征变换特征, 利用随机抽取样本的SIFT特征通过迭代学习生成字典并进行稀疏编码; 其次利用主成分分析定义编码后的特征对故障识别准确率的贡献值, 并据此对编码特征进行降维; 然后利用编码降维后的特征结合遗传算法对线性SVM分类器进行训练; 最后用训练好的分类器模型对挡键、集尘器和安全链锁紧螺栓的故障进行识别。实验结果表明, 本文提出的算法能较好的应用于3种不同类型的故障识别, 识别率分别为97.25%、99.00%和97.50%, 同时对噪声和光照变化具有一定的鲁棒性, 能满足车辆故障的实际检测需求。
故障动态图像检测 稀疏编码 空间金字塔 尺度不变特征变换 遗传算法 支持向量机 Trouble of Moving Freight Car Detection System(TFD sparse coding space pyramid Scale-invariant Feature Transform(SIFT) genetic algorithm Support Vector Machine(SVM) 光学 精密工程
2018, 26(12): 3087
