输变电设备在线监测及带电检测技术

本文主要介绍了我国在输变电设备在线监测、带电检测技术方面的发展情况,为这两方面工作的优化改善提供参考。     

基于噪声检测的视频降噪及其硬件实现

提出了一种新的综合视频降噪算法，首先对图像进行边缘保护，在此前提下，对图像的噪声水平进行检测，然后自适应地选择降噪的方法。系统已经在Allera的cyclone FPGA平台上通过了验证，结果表明该方案既能有效地降低噪声又能很好地保护边缘，并且实现了智能化的处理。     

基于视频图像分析的火燃检测及其应用

综合分析了目前视频火焰检测技术中几个主要方面,包括可视探测技术的优势,火燃事件的特性分类和视觉特征的描述,具有代表性的检测算法,典型的系统解决方案及其发展趋势等,同时也探讨了其中涉及的若干关键问题,并展望了相关研究的应用前景.     

基于视频图像的烟雾检测方法探析

近些年来,由于传统火灾探测技术的缺乏,不少研究学者开始寻求现代化火灾检测方法。本文以视频图像为基础,提出了一种在火灾初期借助于视频及数字化图像对烟雾进行检测的方法,以科学地确定着火点,便于尽快发现火灾,并采取有力的措施予以扑灭。     

应用于紫外检测的实时视频图像处理系统

提出了一种新型的应用于紫外检测的双通道实时视频图像处理系统。本系统先通过分光、图像增强和光谱转换实现紫外信号的采集,再应用高集成度的视频编解码器和专门面向视频信号处理的数字信号处理器,将紫外信号和可见光背景信号转化为数字信号,并进行融合处理以实现紫外信号的检测与定位。此系统在电力系统电晕检测及森林火灾等紫外信号检测的场合有远大的应用前景。     

基于图像融合的木板表面缺陷检测研究

针对木板表面节子缺陷被染料染色后难以识别的问题,本文利用图像融合技术提出一种新的木板表面缺陷检测方法。该方法采集被染色木板的近红外图像和可见光图像,使用加权平均法、主成分分析（PCA）算法、小波变换、Laplacian金字塔变换等不同的融合算法对采集的近红外图像和可见光图像进行融合,然后对不同算法融合后的图像仔细观察分析和比对并计算其信息熵。实验结果证实,融合后的图像能够明显地辨别出染色后的木板缺陷,并且基于Laplacian金字塔算法的融合效果最好。     

一个基于视频图像检测火灾的算法

针对传统火灾检测技术在面对大空间结构建筑及复杂环境中的不足,提出一种基于视频图像检测早期火灾的算法。该算法首先对视频图像进行阈值分割,然后根据火焰的颜色特征获取其中的疑似火焰区域。在此基础上计算疑似火焰区域的圆形度,并将圆形度与其整体特性相结合进行火灾的早期探测和预报。     

基于视频监控的运动图像检测算法研究

运动图像的检测是目前智能监控技术发展的前沿技术,能够成功地将运动目标从背景图像中检测出来是该智能监控识别系统最关键的一步。文章将传统的图像处理方法运用在运动对象上,通过实验比较,分析背景差分法、光流法和帧间差分法的优点和缺点,为视频监控下的图像缺陷检测或智能识别技术提供一定的参考。     

变压器输变电设备边缘检测的改进算法

针对传统的Prewitt算子在输变电设备图像边缘检测中,存在检测边缘较粗、定位不准确和人为选取阈值,从而会造成边缘点误判等缺点,不能正确反映边缘检测质量的实际优劣情况,本文提出一种基于改进的Prewitt算子上,用高斯滤波进行图像预处理,运用OUTS大津获取动态阈值法确定最优阈值来减少边缘点的误判.基于Matlab20...     

面向视频图像的烟雾检测算法综述

烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值.近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注.面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素...     

基于遥感图像的船舶目标检测方法综述

如何在复杂环境中准确、快速地实现各类船舶目标检测是一项重要研究课题,也是保障船舶航行安全、保护领土安全、加强水域资源监管的基础。红外成像、合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以及卫星遥感等成像技术的发展为船舶检测提供了丰富的图像数据,已取得许多研究成果。介绍了船舶目标检测的过程,从基于传统图像处理技术的船舶目标检测和基于深度学习的船舶目标检测两方面总结并分析了现有船舶目标检测方法,讨论了相关关键技术,最后指出了未来的研究方向。     

基于视频的车辆检测中检测与去除阴影的一种有效方法

本文针对视频车辆检测系统中的关键步骤-视频检测中的阴影去除进行深入研究,在分析了阴影产生的原因和阴影的特点之后,综合利用灰度图像及其差分后的二值化图像,提出了一种基于背景差分的检测与去除阴影的新方法.实验证明,该方法能够较好地去除运动车辆的阴影,保留比较完整的车辆目标信息, 为准确提取车辆目标奠定了基础.     

一种基于飘动性分析的视频烟雾检测新方法

该文通过对烟雾飘动特性的分析,提出一种基于视频图像的火灾烟雾检测新方法。首先利用滑动时间窗分析视频中运动区域的飘动性特征,提取出飘动方向、周期飘动强度、周期有效飘动强度和周期逆向飘动强度等特征向量;然后使用神经模糊推理系统训练并检测烟雾。与利用其它特征检测烟雾算法的对比实验表明,该算法具有较好的ROC (Receiver Operating Characteristic)曲线特性,具备较高的实际使用价值。     

一种基于视频的交通状况检测方法

提出了一种基于视频的交通状况检测方法。首先,通过安装在路面上方的摄像机采集交通视频图像。然后,利用计算机视觉和图像处理技术获取车辆平均行驶速度。最后,根据统计直方图方法来计算道路当前平均速度,并以此作为交通状况各状态转换条件,从而实现交通状况的实时检测。实验表明,该方法实时性好、准确性强,具有很大的实用价值。     

基于改进Res-UNet网络的钢铁表面缺陷图像分割研究

为了提高钢铁质量图像检测的效率和精度,提高生产自动化水平,该文提出一种改进的Res-UNet网络分割算法。使用ResNet50代替ResNet18作为编码模块,增强特征提取能力;修改编码模块,使残差块间稠密连接,增强浅层特征的深度延展,充分利用特征;使用加权Dice损失和加权交叉熵损失(BCEloss)结合的新损失函数缓解样本不均衡的情况;数据集增强策略保证网络学习更多的样本特征,增强细节分割精度。相比于经典的UNet算法,组合优化后的Res-UNet网络的Dice系数最多提高了12.64%,达到0.7930,网络训练时间更短,对各类缺陷的分割精准度更优,证明该文算法在钢铁表面缺陷分割领域具有应用价值。     

基于激光再制造机器人的表面浅斑缺陷识别研究

机器视觉系统对于提高激光机器人再制造质量有重要作用。针对浅斑类缺陷无法在点云数据中定位的问题,开发了专用识别系统,将二维图片和三维点云结合起来实现该类缺陷的三维检测。对灰度图片进行处理,包括图像频域增强、区域标记和区域合并等,实现了二维图片中的缺陷定位;利用双目立体视觉系统对再制造零件表面进行扫描,获取零件表面三维点云数据,同时将二维缺陷边界转换为三维缺陷边界,实现了点云数据中缺陷的定位。实验结果表明,该系统能有效识别浅斑类缺陷,并且再制造精度高。     

一种基于变异灰度直方图的视频字幕检测定位方法

为实现视频图像中字幕的快速检测与定位,本文提出一种变异灰度直方图VGH.文章给出VGH的定义,对其中的特征及其与图像中字幕的映射关系作了分析,并在此基础上给出视频字幕的检测与定位方法.该方法将垂直子图像转换为基于行的VGH (VGH^R),将水平子图像转换为基于列的VGH (VGH^C),通过对其中的凹谷特征和梳状凸台特征的识别,实现对字幕的检测与定位.文章最后给出某些实验结果,表明了算法的有效性.     

基于图像处理的火灾探测技术简

基于图像处理的火灾探测技术具有准确性高、实时性好、信息丰富等优势,是火灾探测领域重点研究的内容。本文根据火焰的面积增长率、火焰尖角等作为特征提取对象,通过MATLAB仿真技术对火焰特征进行实验研究,实验证明此技术具有一定的理论参考价值。