基于机器视觉的无人机电力巡线技术

本文对无人机电力巡线技术进行分析,对图像降噪和电力线提取技术进行研究,研究表明:采用维纳滤波处理图像噪音的效果相对于均值滤波和中值滤波效果更好;采用一种算子进行图像提取,效果往往达不到要求,还需要进一步进行处理,Hough变换和相位编组融合算法对于电力线的提取程度较为完整。     

基于LiDAR点云的电力线自适应密度聚类提取

目前，高压电力线巡检效率已不能满足新时期电力系统智能化管理的要求。通过深入探讨密度聚类法在机载LiDAR电力线点云提取中存在的弊端，给出自适应—密度聚类解决方案。实测青海省某电力走廊机载LiDAR点云数据，借助Visual Studio 2010 C++开发环境，编制自适应—密度聚类等相关处理程序，对自适应密度聚类方案的电力线点云提取、电力线三维抛物线的拟合进行测试与精度评定，结果表明：(1)自适应—密度聚类方案提取准确率达99.96%,电力线拟合最小残差0.220m,最大拟合残差0.252m,平均拟合残差0.232m;(2)自适应—密度聚类方案一次便可成功提取电力线，较好地规避了密度聚类法中多次试探邻域半径r_Eps与密度阈值p_MinPts等初始参数的赋值问题，大大提高了基于机载LiDAR点云数据的电力巡线工作效率，可应用于电力行业的实际工作中。     

基于数字图像处理技术的遥感影像道路提取

本文针对道路提取目标,首先,对图像进行对比度扩展和均值滤波处理;然后利用图像分类方法对道路进行分类并对其进行二值化处理;最后对二值化图像进行腐蚀和膨胀运算处理,实现了道路的全局提取。实验结果表明,该方法对提取遥感图像中的道路效果明显。     

基于电力线信道分析的调制解调方式选择

本文借鉴通信系统相关理论研究成果,并结合实践信道分析,认为在电力线通信技术研究中,电力线信道分析是核心关键部分,为其他各种研究提供基础支撑,在对电力线信道进行分析的基础上,才能进行其他电力线通信研究。本文电力线信道分析的目的是找到最佳的调制解调方式,适应电力线的各种需要。     

一种快速电力线检测方法初步探究

我国南方主要以山地地形为主,随着电网的加速发展,直升机在低空飞行的时候会面临与电力线冲撞的危险,因此直升机的电力线检测识别系统是十分必要的。如今,电力线检测技术已经得到人们的广泛关注,积累了许多研究成果,出现了很多基于不同算法的检测方法。本文提出了一种基于图像梯度的快速电力线检测技术,在保证检测结果准确性的基础上,提高了检测速度。     

图像辨识性特征的自动学习方法

针对以关键字进行检索分类的图像,首先利用经验设置规则提取初始图像块;对于类中每个备选图像块,寻找所有备选图像块中与其最相似的图像块,并根据梯度方向直方图特征进行聚类,形成特征组;最后,利用图像注册的方式将特征组进行合并,形成商品图像完整的特征。本文以电商图像为例对算法进行了测试,实验结果表明,辨识性特征区域提取的准确率可达70%以上,且与已有方法相比提取特征区域更加完整。     

基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

智能化小区电力线信息传输的特点分析

电力网络是最普及的网络,但电力线的传输速率及宽带方面仍是影响该技术发展的主要障碍.本文从电力线载波通信的构成原理出发,对低压电力线信息传输系统接入的技术问题进行了分析研究.     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。     

砂土颗粒SEM图像分析方法的研究

提取砂土颗粒SEM图像的细观特性参数对砂土颗粒的细观研究具有极其重要的意义。在提取砂土颗粒的细观特性参数时遇到了图像质量不高,粘连颗粒比较严重等问题,影响了特征参数的提取。针对这个问题,对砂土颗粒SEM图像的特征进行了分析,借助开运算、中值滤波、直方图均衡化等方法,对图像进行处理,优化了图像质量。使用Otsu法二值化,对处理后的砂土颗粒图像应用形态学处理,改进的分水岭分割算法等,分割粘连的砂土颗粒。最后提取了砂土颗粒的数目、占空比、质心等参数,为岩土的组构张量描述提供了数据支撑。