| 融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法 |
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| 引用本文： | 陈国翠,顾桂梅,余晓宁,李占斌. 融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法[J]. 小型微型计算机系统, 2021, 0(1): 172-177 |
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| 作者姓名： | 陈国翠 顾桂梅 余晓宁 李占斌 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学自动化与电气工程学院;甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心;甘肃省轨道交通装备系统动力学与可靠性重点实验室 |
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| 基金项目： | 甘肃省科技计划项目(18JR3RA104)资助;甘肃省教育厅科技项目(2017D-08)资助。 |
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| 摘 要： | 绝缘子图像中存在的噪声对提取绝缘子细节纹理特征具有较大影响,单个特征描述子不能描述绝缘子的更多细节纹理特征,而提取到绝缘子细节纹理特征的多少直接影响了绝缘子缺陷检测的精度和速度.针对以上问题,提出改进快速导向滤波算法和融合PHOG与BOW-SURF特征来实现绝缘子缺陷的精确检测.首先,采用改进的快速导向滤波算法对接触网绝缘子原始图像进行滤波;然后,提取绝缘子滤波后图像的PHOG和BOW-SURF特征;最后,将两者融合后送入SVM分类器进行训练,实现绝缘子缺陷的检测.实验结果表明,该方法检测绝缘子缺陷的精度为100%,平均每张图像的处理时间为0.039s,为接触网悬挂状态检测监测装置对图像分析及缺陷检测奠定了必要的基础.
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| 关 键 词： | 接触网绝缘子 缺陷检测 PHOG和BOW-SURF融合特征 快速导向滤波算法 SVM分类器 |
Method for Defect Detection of Catenary Insulators by Combining the Features of PHOG and BOW-SURF |
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| CHEN Guo-cui,GU Gui-mei,YU Xiao-ning,LI Zhan-bin. Method for Defect Detection of Catenary Insulators by Combining the Features of PHOG and BOW-SURF[J]. Mini-micro Systems, 2021, 0(1): 172-177 |
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| Authors: | CHEN Guo-cui GU Gui-mei YU Xiao-ning LI Zhan-bin |
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| Affiliation: | (School of Automation and Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Engineering Research Center for Artificial Intelligence and Graphic&Image Processing,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Key Lab of System Dynamics and Reliability of Rail Transport Equipment,Lanzhou 730070,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | catenary insulator defect detection PHOG and BOW-SURF fusion features fast guided filtering algorithm SVM classifier |
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