国家高技术研究发展计划(2005AA420064)
- 作品数：8 被引量：47H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程交通运输工程更多>>
- 基于神经网络和不变矩的绝缘瓷瓶裂缝类型识别被引量：1
- 2008年
- 采用CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,首先完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,再将采集到的图像等分为16×16像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征,区分有裂缝子块和无裂缝子块,再利用子块图像模式分类结果所组成的特征矩阵对瓷瓶裂缝图像进行分割。最后将瓷瓶裂缝图像子块模式矩阵的不变矩作为瓷瓶裂缝图像的整体特征,在此基础上设计了基于BP网络的神经网络分类器,实现对瓷瓶裂缝三种状态:单裂缝、块状、网状裂缝的分类识别。
- 徐劼刘国海
- 关键词：模式识别不变矩神经网络
- 基于改进ART-2网络和不变矩的高压瓷瓶裂缝识别被引量：12
- 2009年
- 为了保证高压输电线路的正常运行,可以通过高压输电线路巡检机器人视觉系统完成高压输电线路的检测。本文通过CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集。对图像经过滤波去噪、图像分割等预处理操作后,利用形状特征和灰度差异完成图像中裂缝的定位。对于聚焦放大后的裂缝图像提取不变矩等四个特征值,得出图像信息。最后利用改进的ART-2神经网路,实现对绝缘瓷瓶裂缝五种状态:横向、纵向、块状、网状、无裂缝的分类识别。通过仿真和实验表明该算法可以有效、可靠地运用于绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究中,并可方便地应用于其它领域。
- 刘国海蒋志佳
- 关键词：特征提取不变矩
- 绝缘子图像的边缘检测被引量：9
- 2008年
- 高压输电线路巡检机器人,对绝缘子的检测是基于图像分析、处理及识别,从而实现故障的检测和监督。图像的边缘是一种重要的视觉信息,边缘检测是图像处理中的重要环节。文中利用几种不同的边缘检测方法对绝缘子图像的边缘进行检测,利用仿真结果对比、分析,认为小波边缘检测方法对绝缘子的边缘提取效果最佳,为后续绝缘子的破损检测提供依据。
- 王伟刘国海
- 关键词：边缘检测小波变换
- 基于神经网络的绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究被引量：1
- 2006年
- 采用CCD摄相头等硬件模拟机器人的视觉。首先完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,然后运用软件完成对图像的滤除噪声、图像分割等预处理操作,再将的图像分割成的子块图像,使其成为的二值图像,提取五个特征值,并通过对十幅图像统计分析,得出这五个特征值能够反映图像的信息。最后分别设计基于BP以及RBF神经网络的类别分类器,实现对绝缘瓷瓶裂缝五种状态：横向、纵向、块状、网状,无裂缝的分类识别,给出十幅图像的识别结果,并分析比较,得出RBF神经网络识别效果更为突出的结论。
- 陆斌斌刘国海
- 关键词：图像预处理特征提取神经网络
- 基于遗传优化神经网络在高压瓷瓶裂缝识别中的应用被引量：2
- 2009年
- 为了保证高压输电线路的正常运行,可以通过高压输电线路巡检机器人视觉系统完成高压输电线路的检测。本文通过CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,并通过滤除噪声、图像分割等预处理操作和形状特征,完成图像中裂缝的定位。对于聚焦放大后的裂缝图像提取五个特征值,得出图像信息。最后利用遗传算法和BP网络、RBF网络相结合的算法,分别实现对绝缘瓷瓶裂缝五种状态的分类识别。通过仿真和实验比较表明该算法可以有效、可靠地运用于绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究中,并可方便地应用于其它领域。
- 刘国海蒋志佳
- 关键词：图像预处理特征提取GA-BP算法
- 图像处理技术在超高压巡检机器人视觉系统中的应用研究被引量：8
- 2009年
- 对绝缘瓷瓶定位及其破损检测在高压输电线路巡检机器人视觉系统中的应用提出了一套方案。通过CCD摄像头等实现对机器人视觉的模拟,对采集到的图像进行去噪、分割等预处理,以绝缘子中部的特定区域作为识别的依据,基于其形状特征及不变矩特征提取特征值,提出了采用概率神经网络对绝缘子的特殊区域及背景区域进行识别,完成对绝缘子的定位。利用Harris角点检测法,结合纵向切线灰度值变化率判断瓷瓶是否破损,通过仿真和实验,验证了其可行性。
- 刘国海朱珠
- 关键词：绝缘子HARRIS角点检测
- 基于单片机的GPS定位信息采集系统被引量：12
- 2008年
- 简介GARMIN公司GPS-HVS接收板的结构、特性及输出信息;根据其工作原理,设计该OEM板与单片机的硬件接口;结合实际应用,以8031为核心处理器采集需要的GPS标准语句,从中分离提取关键信息显示接收板的定位状态,提取位置信息实时存储并向上位机传送,实现简单有效的GPS定位信息采集系统。
- 白雪徐雷钧刘国海黄振跃
- 关键词：OEM板单片机信息采集
- 基于GA-RBF和不变矩的高压瓷瓶裂缝识别被引量：2
- 2009年
- 为了保证高压输电线路的正常运行,可以通过高压输电线路巡检机器人视觉系统完成高压输电线路的检测。通过CCD摄像头等硬件模拟机器人的视觉,完成对绝缘瓷瓶裂缝图像的采集,并通过滤除噪声、图像分割等预处理操作和形状特征,完成图像中裂缝的定位。对于聚焦放大后的裂缝图像提取不变矩等4个特征值,得出图像信息。最后利用遗传算法和RBF网络相结合的算法,实现对绝缘瓷瓶裂缝5种状态:横向、纵向、块状、网状、无裂缝的分类识别。通过仿真和实验比较表明,该算法可以有效、可靠地运用于绝缘瓷瓶裂缝类型识别研究中,并可方便地应用于其他领域。
- 刘国海蒋志佳
- 关键词：特征提取不变矩
