[发明专利]一种基于HOG特征的输电线路典型缺陷识别方法

权利要求书

1.一种基于HOG特征的输电线路典型缺陷识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：对输电线路图像进行边缘检测处理和灰度化处理，利用霍夫变换得到输电线路图像中的输电线路，调用OpenCV中的Rect函数，求出输电线路图像中输电线路所在最小矩形区域四个顶点的坐标，从而得到原图中包含输电线路的最小矩形区域，即感兴趣区域，记为ROI；

步骤1中边缘检测采用的是canny算子边缘检测算法，使用OpenCV中的canny函数，步骤1中的灰度化处理是将彩色图像转换为灰度图像；

步骤2：对输电线路图像进行中值滤波处理；

步骤3：对步骤2中预处理后的输电线路图像采用HOG方向梯度直方图的方法提取输电线路图像特征；

步骤4：采取PCA主成分分析法对HOG特征描述向量进行降维处理；

步骤5：通过实验确定SVM中核函数的使用及最优参数组合，设计适用于输电线路缺陷识别的有向无环图多分类器，具体步骤包括：

步骤5.1、SVM核函数选择：

选择支持向量机核函数采用高斯核函数，高斯参数选择为C取10，γ取4；

步骤5.2、SVM多分类器构建：

选择基于有向无环图支持向量机分类器；采用3层共6个分类器；

步骤6：根据步骤5中所设计的有向无环图多分类器进行实验，确定达到最佳缺陷识别效果的像素细胞大小和主成分贡献率，进而根据确定的最优参数组合，对输电线路图像进行缺陷识别处理，判断输电线路图像的缺陷类型；

所述像素细胞大小采用32*32细胞像素。

2.根据权利要求1所述的一种基于HOG特征的输电线路典型缺陷识别方法，其特征在于：步骤2中的中值滤波处理作用是对图像平滑处理，是对于每一个像素点，以该点为中心创建一个3×3的模板，以该模板内所有像素的中值代替该像素点处的像素值。

3.根据权利要求1所述的一种基于HOG特征的输电线路典型缺陷识别方法，其特征在于：步骤3中提取输电线路图像特征的步骤如下：

步骤3.1：归一化图像；

步骤3.2：计算图像每个像素的梯度；

步骤3.3：为每个单元格构建方向梯度直方图；

步骤3.4：把像素细胞组合成块；

步骤3.5：生成HOG特征描述向量。

4.根据权利要求1所述的一种基于HOG特征的输电线路典型缺陷识别方法，其特征在于：步骤4中的降维处理包括如下步骤：

步骤4.1：求取特征矩阵X_m*n中各列向量的均值，并令各列元素减去该列均值，得到矩阵即偏离平均值的偏差；

步骤4.2：计算特征矩阵的协方差矩阵C_n*n；

步骤4.3：对角化处理协方差矩阵C_n*n，求其特征值和对应特征向量；

步骤4.4：选取k个特征值对应相关特征向量组成新的降维矩阵W_n*k；

步骤4.5：用X_m*n*W_n*k求取降维后的样本特征向量F_m*k。