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期刊文章详细信息

基于多特征融合的玻璃绝缘子识别及自爆缺陷的诊断    

The Identification and Diagnosis of Self-Blast Defects of Glass Insulators Based on Multi-Feature Fusion

  

文献类型:期刊文章

作  者:姜云土[1] 韩军[2] 丁建[1] 傅寒凝[1] 王榆夫[2] 曹伟[2]

机构地区:[1]国网浙江省电力公司检修分公司,浙江杭州310007 [2]上海大学通信与信息工程学院,上海200444

出  处:《中国电力》

基  金:国家电网公司科技资助项目(520626140006)~~

年  份:2017

卷  号:50

期  号:5

起止页码:52-58

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:在无人机检测输电线路缺陷研究中,为提高识别绝缘子的正确率,有效降低背景纹理及光线的影响,提出了一种融合绝缘子形状、颜色与纹理进行识别绝缘子的方法。针对玻璃绝缘子的掉片缺陷,研究了一种感知绝缘子片重心间距离的缺陷检测方法。该方法对绝缘子正确识别率高于90%,误识别率低于10%。通过无人机巡检采集的大量输电线路图像,实验结果验证这种方法在各种复杂背景条件下能有效地识别出绝缘子,并能检测玻璃绝缘子的掉片缺陷。

关 键 词:玻璃绝缘子 绝缘子识别  绝缘子缺陷诊断  平行形状  显著性模型  

分 类 号:TM216[材料类]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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