公开(公告)号：CN112037193A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010889835.2

申请日：2020-08-28

Applicant: 长安大学

Inventor： 张弢 ,  许晶 ,  丁剑涛 ,  田喆文 ,  郭志勇 ,  邢亚林 ,  任帅

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/66

Abstract: 本发明公开了一种电力线路特征标记方法及装置，通过对电力线路样本图像进行预处理后提取特征点，将提取的特征点与该特征点的邻域范围作为一个像素块，求取该像素块的质心；再将特征点与其对应像素块质心进行连线，求出该连线与横坐标轴的夹角θ，基于二进制向量描述的特征点，采用基于汉明距离比值准则匹配连续两幅图像的特征点即可得到最终的特征点匹配对，本发明匹配经过标记的电力线路图像特征点，能够快速基于电力线路特征标记实现电力线路匹配，在不同加噪类型下，对图像特征点的优越的标记能力，本发明对电力线路图像中的一些常见特征的匹配迅速而高效，并且具有较好的旋转不变性和噪声不变性。

公开(公告)号：CN112036472A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010888479.2

申请日：2020-08-28

Applicant: 长安大学

Inventor： 张弢 ,  田喆文 ,  丁剑涛 ,  郭志勇 ,  许晶 ,  王艺霖 ,  赵雷 ,  蒋东东 ,  马若虎 ,  邢亚林

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种电力系统视觉图像分类方法及系统，通过建立电力系统原始数据集，并将电力系统原始数据集依次进行预处理、分类及预训练得到训练图形，将电力系统图像分类网络模型在MobileNet V2模型的模型权重基础上进行预训练，然后利用训练图形对预训练后的电力系统图像分类网络模型进行优化训练，实现迁移学习，并利用对少量的电力视觉图像特征的识别训练将其他领域的特征识别规律迁移到电力视觉领域的图像分类方法法，对解决电力视觉领域样本稀缺、图像特征提取量不足等问题有一定的价值，对提高电力系统的智能化有重要意义，本发明能够满足常见的电力系统视觉图像分类的要求，并为未来通过电力系统视觉图像分类并进一步检测电力设备故障打下了基础。