基于颜色分离与形态特征分析的保护压板定位及状态识别研究

为了提高变电站中密集排布,颜色多样的拔插式压板智能识别水平,提出一种色差法与形态特征分析的保护压板定位及状态识别方法。该方法首先对采集的压板图像进行同态滤波增强与透视校正;其次,根据压板图像颜色特征,利用RGB三分量色差法结合形态特征分析实现有效压板区域的分割;然后,通过的矩形结构元素对有效压板区域进行膨胀,从而定位出每块压板区域的位置。最后,结合每块压板图像外接矩形框的形态特征与其重心位置的4联通区域灰度值总和判断出压板的投退状态。对不同拍摄角度及不同光照环境下的保护压板状态识别测试结果表明,该算法具有识别精度高、鲁棒性好的特点。     

基于改进BOF算法的压板状态识别方法研究

随着电网规模的扩张以及二次技术的发展,二次屏柜的压板数量急剧上升。二次压板一旦出现保护误动或拒动,将严重威胁到电网、设备与人身安全。设计了一种基于改进图像检索算法的继电保护压板状态识别系统对压板退投状态进行识别。首先,对压板图像利用背景差分法及光流法进行前景提取;然后,采用图片增强处理、边缘检测等一系列技术识别开关的投退状态;最后,再将获得的开关状态与系统数据库对比,生成可视化报表,由此判断出压板状态是否正确。提出的方法能够快速识别压板状态正确与否,具有较高识别率,极大缩减了二次操作后核查及日常巡视的时间。     

继保压板状态图像识别与核对系统设计和实现∗

变电站人工核对压板工作量大、效率低,造成不能及时发现压板误投退、漏投退隐患,因此提出了一种以机器人和手持终端为底层感知设备的继保压板状态图像识别与核对系统.该系统采用多层设计架构方式,实现了设备的实时控制和数据的高效传输与处理.系统感知层采用轮式机器人和手持终端相结合的方式对压板屏柜进行巡检,服务器端采用YOLO目标识别算法实现压板投退状态的识别,使用SSM框架快速搭建稳定性良好的应用系统.该系统在某220 kV变电站进行了试点应用,对该站主控室45面压板保护屏柜(共计1107个压板)进行每月1次定时巡检,并自动形成压板核对报告,压板投退状态识别正确率达100％,完全满足压板日常巡检要求,运行效果良好.     

基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别

目前变电站保护压板巡检仍主要采用人工进行,耗时费力且容易出错,制约着变电站二次设备智能化的发展.为此,提出一种基于多策略分割融合与形态特征辨识的变电站保护压板状态识别方法.通过移动端设备采集屏柜压板图像后,首先对压板区域进行透视变换,消除拍摄角度产生的畸变影响.然后采用多策略分割融合方法获取有效压板区域,即在HSV空间...     

基于压板业务模型库的智能变电站软压板状态采集方法

为提高智能变电站软压板状态采集能力,提出基于压板业务模型库的智能变电站软压板状态采集方法。通过对软压板投退状态影响因子的提取,构建压板业务模型库,为智能变电站软压板状态采集提供可行依据。对压板业务模型库的关联规则特征量的计算,获取变电站软压板状态数据序列,由此构建软压板投退状态的采集模型。仿真结果表明,采用该方法进行智能变电站软压板状态采集的准确性较高,对智能变电站软压板状态特征分析的实时性较好,提高了智能变电站软压板的实时状态监测和控制能力。     

基于视觉信息的继电保护压板投退位置的自动识别研究

如何有效地进行压板投退管理对电力系统安全稳定运行具有重要作用,但是压板的投退状态的获取是个难点问题,一直没有好的解决办法。该文利用遥视系统上传的视频图像,从拍摄的保护屏的视频流中抽出特定的静态有效帧,利用计算机图像识别算法自动识别设定的有效区域内的压板的投退状态,并将压板状态信息作为继电保护管理系统输入信息进行管理。利用现场采集的压板图像信息对匹配与比较算法进行识别研究表明,所提算法具有较高的准确性,抗干扰能力和实时性也很好。     

基于视觉信息的继电保护压板投退位置的自动识别研究

如何有效地进行压板投退管理对电力系统安全稳定运行具有重要作用,但是压板的投退状态的获取是个难点问题,一直没有好的解决办法.该文利用遥视系统上传的视频图像,从拍摄的保护屏的视频流中抽出特定的静态有效帧,利用计算机图像识别算法自动识别设定的有效区域内的压板的投退状态,并将压板状态信息作为继电保护管理系统输入信息进行管理.利用现场采集的压板图像信息对匹配与比较算法进行识别研究表明,所提算法具有较高的准确性,抗干扰能力和实时性也很好.     

保护压板投退全过程防误措施的研究与实现

在目前电力行业二次压板防误典型设计标准尚未成文的情况下,通过分析保护压板在投退前、投退过程中和投退后存在的问题,提出了有针对性的三大防误措施,建立了5种典型的防误规则卡,并通过开发软件,建立保护压板状态逻辑判别平台,实现了操作前的票面防误;对现场每个保护屏内的压板用逻辑图形进行标识,实现了操作中的防误;利用压板状态校核图册,实现了保护压板操作后实际位置的最后监督防误把关.     

智能站软压板状态正确性校验的研究

提供了一种对智能变电站二次装置软压板实际投退状态的正确性校验及投退状态不正确时的问题定位方法。通过解析SCD模型文件获取整个智能变电站的软压板基本信息,在软压板信息列表的基础上根据实际需求选择每个软压板分别进行预期投退状态模板配置,分析相关报文或者使用对应服务来获取二次装置的软压板实际投退状态,将获取的软压板实际投退状态和选择的校验模板中配置的预期投退状态进行比对,若投退状态不一致,则说明实际二次装置的软压板投退状态有可能存在错误,需要进行问题排查。     

基于HSI颜色特征的变电站压板状态识别方法

针对当前变电站压板状态识别存在未充分考虑复杂光照因素以及在图像分割过程中未考虑连通域粘连的问题，提出了一种基于HSI（色调-饱和度-亮度）颜色特征和图像处理技术的压板状态识别方法。首先对采集的压板图像进行畸变矫正预处理；接着利用HSI颜色特征提取技术对图像进行分割处理；然后对连通域进行形态特征分析，利用连通域的边界信息去除标识牌，并利用极限腐蚀算法实现粘连连通域的分离；最后基于简单最小外接矩形边界特征与面积最小外接矩形的偏转角度特征融合识别压板状态。通过与传统RGB（三原色）颜色分割方法、单一长宽比识别方法进行对比试验，结果表明该方法在识别率上有较大提升，具有一定的工程应用价值。     

基于相位相关法的图像拼接系统设计

图像拼接技术可以将一组相关的图像碎片依据一定的方法进行拼接使其形成一幅完整的、高清的图像技术。为了快速、准确的对这些图像碎片进行拼接,研究了大量的图像拼接算法,并对这些算法进行实验测试,通过对各种算法进行比较、分析发现基于相位相关法的图像拼接算法其程序实现简单且具有好的鲁棒性。最后利用MATLAB语言开发了基于相位相关法的图像拼接系统,通过仿真、测试表明开发的系统与现有的图像拼接系统相比较具有较好的稳定性和准确性。可推广到实际生活中,具有一定的应用价值。     

基于单片机的数字图像采集系统设计

对基于单片机的数字图像采集系统进行了深入研究．为得到能够应用于数字图像处理与识别的实时清晰图像,采用MC9S12XS256单片机和0V6620图像传感器设计出MO图像采集系统,实现了数字图像采集,具有采集简易、速度快、抗干扰性强、采集到的数字图像清晰等优点。在数字图像的处理与识别领域具有广阔的应用前景。     

自适应水下彩色图像增强算法

在水下环境中,水体介质对光照的吸收和散射是导致水下成像失真的两大主要成因。水体对光线的吸收导致能量衰退大大降低了清晰度,另水体介质对各波段的散射和吸收的无规律性导致水下成像颜色失真。为了提高对水下成像的认知,本文提出了一种自适应水下图像增强算法。该方法首先对原始图像进行降噪和对比度提升得到两幅输入图;其次,以原始图像的显著图为引导,结合照度和色度图,作为图像融合的权重图;最后,根据权重图对两幅输入图像进行自适应加权求和,从而实现图像增强的目的。实验结果证明本文算法具有良好的实时性和鲁棒性,有效地增强了水下降质图像。     

有利图像压缩的小波去噪算法

提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法及一种小波系数校验方法.首先利用多个阈值在小波域进行硬阈值迭代去噪,然后利用小波子带的方向性对小波系数进行校验,并将保留的非零小波系数乘以一个比例系数,最后利用小波逆变换获得去噪图像.实验结果表明该方法的去噪效果优于常用方法,接近甚至超过BayesShrink方法.该方法可在有效去除图像噪声与保留较少的非零小波系数之间得到较好的折衷.     

旋纹壳体衬层粘接图像处理技术研究

基于粘接质量评价的超声检测,是无损检测长期关注的课题。本文以钢/橡胶多层粘接结构超声成像的图像为处理对象,采用均值滤波和低通窗函数滤波的方法去除图像中的噪声点;采用图像锐化的方法来使图像的边缘和轮廓变得清晰;采用一维、二维、小波包分析的图像处理方法来去除图像中的纹理。采用上述方法,使脱粘点成像更加清晰化,并达到无损精确检测出脱粘点的目的。     

小波分析在图像处理中的应用

本文比较全面地探讨了小波分析在图像处理中的应用,涉及的范围主要包括图像压缩、图像去噪、图像边缘检测(图像特征提取和识别)、图像目标检测、图像增强、图像配准、图像镶嵌、图像细化、图像融合、图像分解等方面.同时还与其他传统分析方法比较,介绍了小波分析方法的独特优势.最后展望了小波分析的前景.     

组合NMF和PCA的图像哈希方法

图像哈希函数在内容认证、数据库搜索和数字水印中有广泛的应用。本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解（NMF）和主成分分析（PCA）的感知哈希方法,通过对哈希生成两阶段框架的详细分析,NMF被设计用来捕获图像的局部信息,而PCA用来捕获全局信息和信息压缩,图像之间的相似程度通过哈希的归一化相关值来确定。该方法在两阶段中都采用了伪随机处理,增强了算法安全性。实验表明建议的方法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的稳健性,同时有较好的分类能力。     

基于TMS320VC5509A的图像采集处理系统

传统图像采集处理系统多以计算机为平台,其图像处理速度不高,且体积庞大、功耗大。为克服这些缺点,介绍了一种成本低、结构简单、体积小、功耗低的图像采集处理系统。以TI公司的TMS320VC5509A为核心器件,采用大容量FIFO完成视频数据存储,利用CPLD完成逻辑控制功能。软件采用C语言对5509A进行编程,完成整个采集过程的系统调度工作及图像处理算法,增强了易读性和可移植性,提高了图像处理的速度。     

一种基于小波变换的夜视图像去噪和融合方法

微光夜视图像使用的像增强器会导致电子噪声和低照度的产生,2种因素会导致图像不清晰,细节不足.该文分析了2种影响因素的产生原理,针对其采用改进的小波变换去噪算法和融合算法进行处理以提高图像分辨率.实验结果表明:经过去噪和融合的微光夜视图像获得了更高的图像分辨率,保留了更多的图像细节.     

图像栈的特征提取以及在线虫分类中的应用

三维多焦距图像栈中的有效信息分布在不同的图像层上,其特征提取及分类跟普通二维图像有很大区别。针对图像栈的分类问题,提出了一种基于多方向图像融合的多线性特征提取和分类方法。首先,通过图像融合获取三维图像栈沿多个正交方向的融合图像,并从中提取特征;然后,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法,将不同方向融合图像提取的特征进行融合并抽取组合的典型相关特征用于图像分类;其次,由于图像栈数据包含了样本、类别和方向等多个影响分类的因素,因此将多方向图像融合方法嵌入到多线性分析中,综合考虑多个因素交互作用时对图像栈分类的影响。本文提出的方法在线虫图像栈数据上进行了实验,识别率达到了97.0%,实验结果表明该方法具有较高的准确性。