[发明专利]基于统计形状模型的绝缘子掉串检测算法在审
| 申请号： | 201810836240.3 | 申请日： | 2018-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN108960241A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 汪晓;郭可贵;王远;杨可军;陈江;杨侠;张骥;黄文礼;张帆;陈璐 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力公司检修公司;国家电网公司;安徽南瑞继远电网技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06K9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230061 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于统计形状模型的绝缘子掉串检测算法，其包括：对输入图像进行预处理；提取感兴趣的目标区域，该区域内应包含绝缘子信息；利用GLOH描述子来精确定位绝缘子，再利用统计形状模型在图像分割方面的优势来精确分割绝缘子；对分割出的绝缘子的位置进行分析，以达到检测绝缘子是否掉串的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 绝缘子 形状模型 检测算法 预处理 定位绝缘子 目标区域 区域内应 输入图像 图像分割 统计 描述子 再利用 分割 检测 分析 | ||
【主权项】：
1.基于统计形状模型的绝缘子掉串检测算法，其特征在于：区别于现有绝缘子掉串检测方法，利用统计形状模型进行绝缘子的准确分割；在特征描述中使用：(1)梯度定位方向直方图(Gradient Location‑Orientation Histogram,GLOH)进行特征描述，具有对尺度旋转、缩放、光照变化能够保持不变性， 并且有较强的抗噪能力；(2)K‑Means聚类算法训练视觉字典，排除非绝缘子的特征，保留绝缘子特征，达到检测出图像中绝缘子的目的。
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