青海电力
青海電力
청해전력
QINGHAI ELECTRIC POWER
2015年
1期
1-3,8
,共4页
Haar特征%模板匹配%变压器识别%AdaBoost算法
Haar特徵%模闆匹配%變壓器識彆%AdaBoost算法
Haar특정%모판필배%변압기식별%AdaBoost산법
随着无人值守变电站的发展,设备的在线监测技术可为工作人员对变电站现场情况的监控提供一份有力且直观的保障.图像识别技术在电力设备在线监测中的应用研究有助于真正实现变电站的无人值守.变压器作为变电站内的主要设备之一,其运行状态的监控至关重要.文章针对变电站环境中变压器设备的识别问题,提出了一种融合基于AdaBoost算法和模板匹配的方法.该方法在提取Haar特征的基础上采用AdaBoost算法初步识别变压器,再通过模板匹配的方法进一步判定,不仅提高了识别的正确率,减少了误检的发生,而且相比于对整幅图采用模板匹配法,提高了检测效率.
隨著無人值守變電站的髮展,設備的在線鑑測技術可為工作人員對變電站現場情況的鑑控提供一份有力且直觀的保障.圖像識彆技術在電力設備在線鑑測中的應用研究有助于真正實現變電站的無人值守.變壓器作為變電站內的主要設備之一,其運行狀態的鑑控至關重要.文章針對變電站環境中變壓器設備的識彆問題,提齣瞭一種融閤基于AdaBoost算法和模闆匹配的方法.該方法在提取Haar特徵的基礎上採用AdaBoost算法初步識彆變壓器,再通過模闆匹配的方法進一步判定,不僅提高瞭識彆的正確率,減少瞭誤檢的髮生,而且相比于對整幅圖採用模闆匹配法,提高瞭檢測效率.
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