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摘 要:本发明公开了一种基于集成分类器在线学习的绝缘子异常自动检测方法,具体步骤为,以无人机/杆塔为载体搭载高清云台摄像机,拍摄输电线路可见光绝缘子图像,对获取到的图像进行预处理、图像分割、图像多特征提取等,得到异常绝缘子图像的多种典型特征并作归一化处理;然后选择决策树作为弱分类器,将归一化特征作为其分类属性训练弱分类器,重复训练得到若干个决策树及其分类权重,最后通过加权投票生成分类准确率高的强分类器,同时结合在线学习技术及时更新强分类器,将各类型异常绝缘子图像分开,以做后续处理。本发明原理简单、直观易行,结合图像处理技术及机器学习算法智能化识别诊断绝缘子异常,为绝缘子异常运行监测提供了新思路和方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810386292.5 | 专利名称: | 一种基于集成分类器在线学习的绝缘子异常自动检测方法 |
申请日: | 2018-04-26 | 申请/专利权人 | 西安工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市金花南路19号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108765373B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |