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申请/专利权人：上海电机学院
摘要：本发明公开了一种变电站悬挂异物识别方法，包括以下步骤：S1：采集数据；S2：利用灰度化处理和高斯噪声增强图片数据，后对图片进行特征提取，并对特征提取的图片进行特征融合；S3：使用SIFT对变电站图像异物数据集中的图像配准定位指定区域，分析并统计指定区域中特征角点的数目；S4：根据特征点数目的分布状态和设定阈值进行异物识别，超过阈值时判定为有异物侵入。通过Harris特征检测，提取模板图像和巡检图像中指定区域的特征点，对特征点进行统计分析，实现了设备区域有无异物的检测识别，推进了变电站无人值守进程，实现了变电站自动化和智能化。
主权项：1.一种变电站悬挂异物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过网络连接变电站监控终端，采集变电站实时图像和已存储的模板图像，对变电站的监控图像进行预处理，将图片调整为统一尺寸，构建变电站图像异物数据集；S2：利用灰度化处理和高斯噪声增强图片数据，后对图片进行特征提取，并对特征提取的图片进行特征融合；S3：使用SIFT对变电站图像异物数据集中的图像配准定位指定区域，分析并统计指定区域中特征角点的数目；S4：根据特征点数目的分布状态和设定阈值进行异物识别，超过阈值时判定为有异物侵入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电机学院 一种变电站悬挂异物识别方法
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