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文檔簡介
1、研究絕緣子視覺識別系統(tǒng),實現(xiàn)鐵路接觸網(wǎng)的絕緣子的智能化清洗,對排除污閃隱患、保障鐵路交通系統(tǒng)穩(wěn)定運行具有重要意義。本文通過采用基于核函數(shù)的支持向量機算法(Support Vector Machine,SVM)建立絕緣子視覺識別模型,實現(xiàn)了絕緣子圖像樣本的識別檢測。主要研究內(nèi)容如下:
(1)采集絕緣子圖像樣本并進行二值化及ROI區(qū)域提取,通過Hu、LBP、HOG、Haar等紋理特征描述算子建立絕緣子特征樣本,采用歸一化和主成分分
2、析方法建立訓練測試樣本集。
?。?)建立基于線性核、徑向基核、多項式核的SVM訓練模型,以及基于線性核SVM方法的單紋理類型訓練模型,通過對比分析各模型的用時及識別性能,驗證了基于核函數(shù)的SVM方法對絕緣子識別的有效性,確定了多核絕緣子視覺識別模型組合形式。
(3)分析基于核函數(shù)的SVM方法中參數(shù)對最終識別模型的性能影響,將模型識別準確率和支持向量個數(shù)作為模型性能的綜合評價指標,并提出了相應的評價函數(shù);在分析多種群體智
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