典型文献
基于改进级联Gentle Adaboost分类器的支柱绝缘子红外图像AI识别
文献摘要：
支柱绝缘子是变电站中重要的部件,在复杂工作环境下极易出现故障,而传统人工检测难以对大量支柱绝缘子红外图片快速多目标识别.为此,提出了基于改进级联Gentel Adaboost分类器的支柱绝缘子红外图像人工智能(artificial intelligence,AI)识别方法,使用现场采集的大量红外图片,构建支柱绝缘子红外数据集,然后计算支柱绝缘子数据集样本的Haar-like特征值,并将不同特征值构建成若干个弱分类器;通过改进Gentel Adaboost算法,将弱分类器训练集成为强分类器,得到级联Gentel Adaboost分类器,实现红外图像中支柱绝缘子多目标准确识别.研究结果证明,所提方法在不同背景下对红外图像支柱绝缘子识别的准确率达到了 93.9％,在正确识别定位的同时,还能保留支柱绝缘子的红外温度特征,可为支柱绝缘子智能识别和故障诊断提供有效途径.
文献关键词：
变电站设备;支柱绝缘子;红外图像;Haar-like特征描述;Gentel Adaboost算法;多目标智能识别
中图分类号：
作者姓名：
刘国特;伍伟权;郭芳;周锦辉;文安;陈思军
作者机构：
佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,佛山523800;广东双电科技有限公司,广东523000
文献出处：
引用格式：
[1]刘国特;伍伟权;郭芳;周锦辉;文安;陈思军-.基于改进级联Gentle Adaboost分类器的支柱绝缘子红外图像AI识别)[J].高电压技术,2022(03):1088-1095
A类：
Gentel
B类：
进级,Gentle,Adaboost,支柱绝缘子,红外图像,杂工,传统人工,多目标识别,artificial,intelligence,现场采集,Haar,like,若干个,弱分类器,训练集,中支,准确识别,绝缘子识别,识别定位,红外温度,温度特征,变电站设备,特征描述,多目标智能识别
AB值：
0.225669
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