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结合纹理参数和GA-BP神经网络的电力设备图像识别

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随着我国电网规模逐渐扩大,保障电力系统设备安全稳定的运行具有重要意义.针对目前电厂和变电站的视频监控设备只能实现录像功能不能进行图像识别的问题,提出结合纹理参数和GA-BP神经网络的电力设备图像识别方法.首先,利用样本数据集训练得到灰度共生矩阵,由灰度共生矩阵可以计算得到图像的细节纹理等参数信息;其次,用已经训练好的GA-BP神经网络对纹理参数进行分类.实验结果表明,所提方法图像识别速度快,且识别精度高,可以准确定位并识别电力设备.
Image Recognition of Power Equipment Based on Texture Parameters and GA-BP Neutral Network

刘玉成、曹春诚、邓斌

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国网呼伦贝尔供电公司 呼伦贝尔 021100

保定市毅格通信自动化有限公司 保定 071000

图像识别 纹理参数 灰度共生矩阵 GA-BP网络

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.036

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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