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公开(公告)号：CN106204612A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610575637.2
申请日：2016-07-20
Applicant: 北京理工大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于自适应特征的故障引流管智能识别的方法，具体步骤如下：步骤A，对输电线路的红外灰度图像进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像运用Sobel算子和边界拓展提取疑似目标轮廓；步骤C，对疑似目标轮廓图像进行种子填充；步骤D，对步骤C得到的图像，通过Thread特征依次判断图像中的各疑似目标是否为故障引流管，若是，则输出；不是，则进入步骤E，所述Thread特征为:提取的疑似目标的长度和宽度之比应该大于5:1；步骤E，对输电线路的红外灰度图像，利用高压输电线平行特征寻找主干线区域；步骤F，在主干线区域内寻找Harris角点并通过的STWN特征判断是否为故障引流管。本发明具有较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN106022302A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610391130.1
申请日：2016-06-03
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/0063 , G06K9/4609 , G06K9/4671 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明提供一种通过USFPF特征识别故障跳线联板的方法，具体过程为：步骤A，对输电线路的红外灰度图像的进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像进行连通域分离，得到多幅图像；步骤C，对步骤B得到的多幅图像进行骨架提取，得到多幅骨架图像；步骤D，计算多幅骨架图像中每一幅的USFPF特征，根据所述USFPF特征识别故障跳线联板。该方法综合考虑故障跳线联板的形状特征，从识别的故障跳线联板的整体表现情况出发，有选着性的选择识别特征，使识别效果得到提高。
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公开(公告)号：CN106204612B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610575637.2
申请日：2016-07-20
Applicant: 北京理工大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自适应特征的故障引流管智能识别的方法，具体步骤如下：步骤A，对输电线路的红外灰度图像进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像运用Sobel算子和边界拓展提取疑似目标轮廓；步骤C，对疑似目标轮廓图像进行种子填充；步骤D，对步骤C得到的图像，通过Thread特征依次判断图像中的各疑似目标是否为故障引流管，若是，则输出；不是，则进入步骤E，所述Thread特征为:提取的疑似目标的长度和宽度之比应该大于5:1；步骤E，对输电线路的红外灰度图像，利用高压输电线平行特征寻找主干线区域；步骤F，在主干线区域内寻找Harris角点并通过的STWN特征判断是否为故障引流管。本发明具有较好的识别效果。
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公开(公告)号：CN106251336A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610575207.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 北京理工大学 , 天津航天中为数据系统科技有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明提供一种通过USFPF特征识别故障跳线联板的方法，具体过程为：步骤A，对输电线路的红外灰度图像的进行Otsu自适应阈值分割，得到疑似目标图像；步骤B，对疑似目标图像进行连通域分离，得到多幅图像；步骤C，对步骤B得到的多幅图像进行骨架提取，得到多幅骨架图像；步骤D，计算多幅骨架图像中每一幅的USFPF特征，根据所述USFPF特征识别故障跳线联板。该方法综合考虑故障跳线联板的形状特征，从识别的故障跳线联板的整体表现情况出发，有选着性的选择识别特征，使识别效果得到提高。
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