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公开(公告)号：CN106355210B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610822147.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经元响应模式的绝缘子红外图像特征表达方法，所述表达方法包括：步骤一：根据深度网络对输入图像I进行前向传递；步骤二：根据所述深度网络构建深度特征模型，获得深度绝缘子红外特征。本发明基于深度神经元响应模式的绝缘子红外图像特征表达方法根据输入的图像挖掘出深度神经元的响应模式，改进深度网络，构建深度特征模型，从而确定绝缘子红外特征，提高绝缘子红外图像特征的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106355210A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610822147.8
申请日：2016-09-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G06K9/623 , G06K9/46 , G06K9/6218 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经元响应模式的绝缘子红外图像特征表达方法，所述表达方法包括：步骤一：根据深度网络对输入图像I进行前向传递；步骤二：根据所述深度网络构建深度特征模型，获得深度绝缘子红外特征。本发明基于深度神经元响应模式的绝缘子红外图像特征表达方法根据输入的图像挖掘出深度神经元的响应模式，改进深度网络，构建深度特征模型，从而确定绝缘子红外特征，提高绝缘子红外图像特征的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104361314A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410562806.X
申请日：2014-10-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/6211 , G06K9/00697
Abstract: 本发明属于输变电设备运行状态检修领域，尤其涉及一种基于红外与可见光图像融合的变电设备定位方法及装置。方法包括：采集典型和目标变电设备红外与可见光图像融合后获得模板图像和监测图像，采用SURF-FAST结合算法进行特征点检测，并采用FREAK算法生成二进制描述子并进行初匹配；用RANSAC算法消除错误匹配；通过矩阵的逆运算得到仿射变换矩阵；进行仿射变换得到模板图像在监测图像中的位置并定位出目标变电设备的识别区域。装置包括：红外图像采集装置、可见光图像采集装置、图像融合处理模块、变电设备模板图像库、特征点检测模块、特征点描述与初匹配模块、特征点错误匹配消除模块、仿射变换模块、目标设备定位模块。
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公开(公告)号：CN104361314B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410562806.X
申请日：2014-10-21
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于输变电设备运行状态检修领域，尤其涉及一种基于红外与可见光图像融合的变电设备定位方法及装置。方法包括：采集典型和目标变电设备红外与可见光图像融合后获得模板图像和监测图像，采用SURF‑FAST结合算法进行特征点检测，并采用FREAK算法生成二进制描述子并进行初匹配；用RANSAC算法消除错误匹配；通过矩阵的逆运算得到仿射变换矩阵；进行仿射变换得到模板图像在监测图像中的位置并定位出目标变电设备的识别区域。装置包括：红外图像采集装置、可见光图像采集装置、图像融合处理模块、变电设备模板图像库、特征点检测模块、特征点描述与初匹配模块、特征点错误匹配消除模块、仿射变换模块、目标设备定位模块。
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