|
|||||
|
|
| 基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究 | |
| 引用本文： | 王硕禾,巩方超,古晓东,田继祥,金格,牛江川.基于特征融合的变电设备类型及故障识别算法研究[J].铁道学报,2021(4):95-100. |
| 作者姓名： | 王硕禾 巩方超 古晓东 田继祥 金格 牛江川 |
| 摘 要： | 针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法.引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并加权融合成新的混合描述子;将新的描述子作为训练好的SVM分类器的输入向量... |
| 关 键 词： | 机器学习 特征识别与分类 K-means FastPCA PHOG 加权融合 |