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公开(公告)号：CN112991252A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911210191.3
申请日：2019-11-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开了一种输电线路上的防震锤缺失检测方法，该算法首先使用无人机巡检采集包含防震锤的航拍图像，然后采用基于类Haar特征与AdaBoost分类器识别出无人机航拍图像中的防震锤区域并分割，再对防震锤区域进行直线检测，通过检测的直线平均角度对防震锤图像进行水平校正，接着对校正图像进行二值化与垂直投影，根据垂直投影图中两端重锤位置到线夹位置的距离关系对防震锤进行缺失判定。本发明将复杂的二维图像分析转换为简单的一维数据分析，可准确、快速完成防震锤的缺失检测，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111220619B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911232123.7
申请日：2019-12-05
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种绝缘子自爆检测方法，属于计算机视觉与输电线路巡检领域，包括以下步骤：采集绝缘子串图像并对所述图像进行预处理；图像经过预处理后，提取绝缘子的主轴像素和伞裙像素，以提取到的主轴像素形成主轴L，以主轴L为界，将位于主轴L同一侧的伞裙像素设为一组；取其中一组伞裙像素，计算相邻两个伞裙像素点之间的距离差值Disi；依据所述距离差值Disi生成柱状图，判断绝缘子串是否有自爆缺陷。本发明可安全及时地确定自爆绝缘子的缺陷位置。
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公开(公告)号：CN112435208B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910724534.1
申请日：2019-08-07
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于显著性边缘引导的绝缘子区域检测方法，包括：采用结构化随机森林边缘检测算法快速提取图像边缘概率图，通过非极大值抑制细化图像边缘；利用贝叶斯框架计算各边缘的显著值；筛选出高显著性边缘，根据绝缘子边缘分布波动性形态特征进行二次判断，确定绝缘子边缘段；利用SLIC算法获取绝缘子图像超像素，利用颜色、纹理特征的生长实现绝缘子串的分割。本发明利用显著性边缘进行绝缘子区域检测，对环境、绝缘子种类敏感度低，可应用于多种环境、多种绝缘子的检测中，通用性好，可节省大量人力物力。
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公开(公告)号：CN110245615B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910521170.7
申请日：2019-06-17
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种签名鉴伪方法、系统及存储介质，所述方法包括：提取原签名图像和待鉴定签名图像的图像骨架，根据图像骨架提取特征点，并对特征点进行描述和匹配；剔除每个聚类间的错误匹配点，对待鉴定签名图像精心局部配准，若筛选后的特征点数量小于阈值，则可判断该签名为伪签名，否则计算每个匹配聚类间的相似度，对签名笔划进行粗分割，对签名笔划中的拐点进行细分割；提取所有笔划的特征向量，根据特征向量进行笔划匹配，根据笔划匹配结果进行签名鉴伪。本发明能够提高签名鉴伪的准确率。
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公开(公告)号：CN111369605B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010123335.8
申请日：2020-02-27
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘特征的长波红外图像与可见光图像的配准方法，该方法提取出红外与可见光图像的边缘图像；提取边缘图像的特征点；根据提取的边缘图像提取红外和可见光图像的边缘特征，并利用边缘特征分别构造红外和可见光图像的主方向矩阵；利用主方向矩阵从提取的边缘图像的特征点中选择方向稳定的特征点；对于每个方向稳定的特征点，根据以各特征点为中心的选定区域，利用高斯加权方法计算该特征点的特征向量获得该特征点对应的描述符；基于获得的特征点对应的符匹配红外和可见光边缘图像的特征点对集合。本发明对于长波红外图像的特征提取具有鲁棒性，进一步提高了匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN111220619A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911232123.7
申请日：2019-12-05
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种绝缘子自爆检测方法，属于计算机视觉与输电线路巡检领域，包括以下步骤：采集绝缘子串图像并对所述图像进行预处理；图像经过预处理后，提取绝缘子的主轴像素和伞裙像素，以提取到的主轴像素形成主轴L，以主轴L为界，将位于主轴L同一侧的伞裙像素设为一组；取其中一组伞裙像素，计算相邻两个伞裙像素点之间的距离差值Disi；依据所述距离差值Disi生成柱状图，判断绝缘子串是否有自爆缺陷。本发明可安全及时地确定自爆绝缘子的缺陷位置。
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公开(公告)号：CN110245615A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910521170.7
申请日：2019-06-17
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种签名鉴伪方法、系统及存储介质，所述方法包括：提取原签名图像和待鉴定签名图像的图像骨架，根据图像骨架提取特征点，并对特征点进行描述和匹配；剔除每个聚类间的错误匹配点，对待鉴定签名图像精心局部配准，若筛选后的特征点数量小于阈值，则可判断该签名为伪签名，否则计算每个匹配聚类间的相似度，对签名笔划进行粗分割，对签名笔划中的拐点进行细分割；提取所有笔划的特征向量，根据特征向量进行笔划匹配，根据笔划匹配结果进行签名鉴伪。本发明能够提高签名鉴伪的准确率。
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公开(公告)号：CN112435208A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910724534.1
申请日：2019-08-07
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于显著性边缘引导的绝缘子区域检测方法，包括：采用结构化随机森林边缘检测算法快速提取图像边缘概率图，通过非极大值抑制细化图像边缘；利用贝叶斯框架计算各边缘的显著值；筛选出高显著性边缘，根据绝缘子边缘分布波动性形态特征进行二次判断，确定绝缘子边缘段；利用SLIC算法获取绝缘子图像超像素，利用颜色、纹理特征的生长实现绝缘子串的分割。本发明利用显著性边缘进行绝缘子区域检测，对环境、绝缘子种类敏感度低，可应用于多种环境、多种绝缘子的检测中，通用性好，可节省大量人力物力。
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公开(公告)号：CN112418241A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910779829.9
申请日：2019-08-22
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开一种基于红外成像技术的电力设备识别方法。方法主要包括图像清晰化、边缘提取、特征提取、电力设备检测。本发明首先对红外图像进行清晰化处理，得到高质量的红外图像，接着通过边缘检测提取图像边缘，对边缘图像提取特征，并将所有正负样本的特征进行SVM训练得到训练模型，最终利用训练模型实现红外图像中的电力设备识别。本发明提出的基于红外成像技术的电力设备识别方法，能自动识别电力设备，克服可见光图像中电力设备识别容易受背景干扰的问题，同时，本发明为电力设备热故障检测提供了基础，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN112418210A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910768833.5
申请日：2019-08-20
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种杆塔巡检信息智能分类方法，包括定位出各杆塔标识牌图像中的杆塔标识牌；对所述杆塔标识牌进行提取和校正，形成新的杆塔标识牌；识别出各新的杆塔标识牌中的标识牌文本；对各标识牌文本进行分类存储，完成杆塔巡检信息智能分类方法。本发明能够有效地检测、定位并提取图像内的杆塔标识牌，并对其进行矫正处理，提高了后续识别的准确率。
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