[发明专利]一种基于小波神经网络的红外图像识别方法在审
| 申请号： | 201811573517.4 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109919171A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 吴炬卓 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于小波神经网络的红外图像识别方法。一种基于小波神经网络的红外图像识别方法，其中，包括如下步骤：S1.选取训练样本，包括正常和异常发热的电缆瓷套终端红外图像；S2.对步骤S1的红外图像进行归一化处理，并进行类别编码处理；S3.以归一化处理后的红外图像为输入，类别编码为输出，构建小波神经网络，并对小波神经网络进行训练，得到训练好的小波神经网络；S4.将待识别的电缆瓷套终端红外图像输入到训练好的小波神经网络，对比网络输出值和类别编码，得到红外图像的识别结果。本发明的方法构建四层小波神经网络，其中小波层采用二维小波基函数，将小波变换和神经网络有机结合，并应用于红外图像识别，能够提高识别准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 小波神经网络 红外图像 红外图像识别 类别编码 归一化处理 瓷套 构建 电缆 终端 二维小波 神经网络 网络输出 小波变换 训练样本 异常发热 有机结合 基函数 小波 输出 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波神经网络的红外图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.选取训练样本，包括正常和异常发热的电缆瓷套终端红外图像；S2.对步骤S1的红外图像进行归一化处理，并进行类别编码处理；S3.以归一化处理后的红外图像为输入，类别编码为输出，构建小波神经网络，并对小波神经网络进行训练，得到训练好的小波神经网络；S4.将待识别的电缆瓷套终端红外图像输入到训练好的小波神经网络，对比网络输出值和类别编码，得到红外图像的识别结果。
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