| 基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析 |
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| 引用本文： | 吴文海,孙磊,柯坚,张霆.基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析[J].铁道标准设计通讯,2019(8):140-144. |
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| 作者姓名： | 吴文海 孙磊 柯坚 张霆 |
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| 作者单位： | 西南交通大学机械工程学院 |
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| 摘 要： | 为实现对铁路绝缘子污秽度的在线检测,提出一种基于支持向量数据描述和图像信息的污秽度异常检测方法。以人工涂污实验获得的绝缘子图像为基础,通过最大类间方差法分割图像得到绝缘子的盘面区域,计算颜色及纹理空间的特征,并利用核主元分析方法对特征向量进行融合与降维,最后通过支持向量数据描述方法实现污秽度的异常检测。结果表明,该方法可有效降低绝缘子污秽度的异常检测过程中的漏警率和虚警率,满足实际工作需求。
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| 关 键 词： | 铁路绝缘子 污秽度检测 核主成分分析 支持向量数据描述 模糊区域 |
Anomaly Detection and Analysis of Railway Insulator Pollution Severity Level Based on SVDD |
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| Affiliation: | ,School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University |
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