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Gaoya dianqi, 2018 根据目前基于100 MS/s超宽带检测实现多局放源识别和干扰抑制依据的局部放电波形特征提取及分类,指出实现此系统的关键技术为脉冲群波形的快速特征提取。其一般通过对脉冲群时、频域波形进行非线性映射,形成特征参数的2D平面或3D空间,再进行无监督聚类分析即可实现局放源间和噪声源的分离。针对目前应用较多的等效时频法,提出了时频自相法和时频熵法,基于指数模型和蒙特卡洛法产生仿真脉冲群,对上述3种时频算子进行了特征参数2D平面和3D空间的可分类性评定。可分类性测度值表明 ...
魏本刚, 姚周飞, 贺林, 李悦
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Target extraction method based on sub-block feature
, 2004 针对特定目标提出一种新的基于子图像块的目标提取方法。先对图像分块,再对分块后的特征图重新构建特征量并进行阈值分割,从而实现粗检,辅以知识确定目标的大概区域,最后借助边缘特性提取出精确目标。试验结果表明,该方法计算量较小、便于硬件实现 ...
单丽杰
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四川大学学报. 自然科学版, 2009 针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法,实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果。
吴朋, 周激流, 雷刚, 李晓华
doaj
, 2012 波门跟踪作为最常用的目标跟踪技术主要跟踪依赖于波门内的纹理信息,对于那些纹理平滑的大面积区域则很难实现稳定的跟踪。针对这种情况,本文提出了基于多特征信息的跟踪算法。首先选取特征点以相邻两帧之间的单应变换关系,然而单纯依赖特征点的目标位置推算会造成跟踪误差较大发散,于是引入显著区域特征提取与跟踪策略。显著区域特征在图像序列中能够在较长时间内稳定提取和跟踪,从而能形成稳定约束以抑制误差发散。实验结果显示,本文提出的基于多特征的跟踪算法其跟踪误差只相当于单一基于特征点的跟踪误差的25 ...
艾锐, 史泽林, 周全赟, 刘云鹏
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Gaoya dianqi, 2006 随着电网电压等级的提高和各类污染的加剧,绝缘子污闪事故日益严重,通过有关特征量提取来实现绝缘子表面状态的监测是预防污闪、提高电网可靠性的关键。笔者结合统计学分类和判别的思想,提出了绝缘子特征量的分类方法,并在试验数据抽样训练的基础上,得到了类别的判断方程。交互分析结果表明,Fisher分类法正确性高于Bayes分类法,适合于绝缘子特征量的类别判断。这对绝缘子特征量提取、状态判别及污闪风险预测有重要意义。
贺博, 林辉
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Dianci bileiqi, 2020 针对使用机器视觉技术对接触网绝缘子状态检测时的绝缘子识别问题,提出一种结合Canny边缘特征和SURF点特征的绝缘子识别算法。该算法首先提取图像边缘特征,然后使用SURF算法在边缘图像上提取特征点,并利用Haar小波对特征点进行描述;对检测出的特征点使用欧氏距离比值法进行初匹配;最后用RANSAC算法消除由噪声等干扰产生的错误匹配,从而实现接触网绝缘子智能识别。实验结果表明,该算法能在有背景干扰、小幅度旋转的目标图像中准确识别出绝缘子,为电气化铁路接触网绝缘子智能清洗的视觉识别定位问题提供了可行参考。
姚晓通, 刘力, 李致远
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, 2012 核函数是核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)的核心,目前使用的核函数都是单一核函数.尝试通过将光谱角径向基核函数(Spectral Angle Radial Basis Function,SA-RBF)与RBF组合形成混合核函数.在研究中,利用基于该混合核函数的KPCA进行特征提取,将其光谱特征波段和纹理特征相结合用于盐碱土的SVM分类,将分类结果与其他SVM分类进行比较,结果表明:该方法优于其他SVM方法 ...
中国科学院研究生院,北京100049 +10 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对汽车低速制动时的蠕动颤振表现主要依靠人工主观评价，存在成本高、耗时长、易受人员主观性影响等问题，提出了一种基于机器学习模型的智能评价方法。首先，研究并提取了颤振信号的特征；其次，采用支持向量机（support vector machine，简称SVM）和K近邻算法（K nearest neighbors，简称KNN）2种机器学习模型进行制动颤振的智能评价；然后，提出基于概率密度特征的特征排序与筛选算法，将特征从39维筛选至11维，以提高机器学习模型的准确率；最后，通过对比试验发现 ...
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基于时频分布图像纹理特征的局部放电特高频信号的特征参数提取方法
Gaoya dianqi, 2017 针对局部放电特高频（ultra-high frequency,UHF）信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix,CLCM）算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析（principal component analysis,PCA）法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理 ...
田妍 +5 more
doaj
Fast image feature extraction and application
, 2009 快速图像特征提取算法是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。在复杂背景下基于视频的自动目标识别与跟踪中，目标特征的快速准确提取是实现高概率自动目标识别的关键技术，目标特征的快速提取能简化待识别目标的表示，实现快速准确地识别出感兴趣的目标。在机器人视觉中，快速图像特征提取也有广泛的应用，如视觉里程计技术、机器人自主视觉导航技术等。本文根据视频监控和机器人视觉的实际需求，对此课题开展了研究，主要的研究成果包括如下内容： 1)为消除视频图像的噪声对特征点提取的影响 ...
郑群辉
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