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航拍图像的绝缘子自爆特征识别研究

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航拍图像的绝缘子自爆特征识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 选题背景及研究意义第10-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 输电线路的无人机巡检研究现状第13-14页
    1.2.2 绝缘子自爆特征识别的研究现状第14-16页
  1.3 研究内容与章节安排第16-18页
第二章 计算机视觉与模式识别第18-27页
  2.1 计算机视觉第18-19页
    2.1.1 计算机视觉概述第18-19页
    2.1.2 计算机视觉的发展与应用第19页
  2.2 图像处理技术第19-20页
    2.2.1 图像处理技术概述第19-20页
    2.2.2 图像处理技术的特点及应用第20页
  2.3 模式识别第20-26页
    2.3.1 模式识别概述第20-21页
    2.3.2 模板匹配第21-22页
    2.3.3 统计模式识别第22-23页
    2.3.4 结构模式识别第23-24页
    2.3.5 模糊模式识别和人工神经网络模式识别第24页
    2.3.6 模式识别的新进展及其在图像处理中的应用第24-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于计算机视觉的航拍绝缘子自爆特征识别第27-45页
  3.1 绝缘子自爆特征简介第27-28页
  3.2 RGB空间转换到LAB空间第28-30页
  3.3 绝缘子图像分割第30-38页
    3.3.1 分割航拍图像中的绝缘子第31-34页
    3.3.2 数学形态学及“与”运算去噪处理第34-36页
    3.3.3 分割结果的连通域面积滤波第36-38页
  3.4 绝缘子自爆特征的检测与定位第38-44页
    3.4.1 最小二乘法直线拟合绝缘子图像第38-40页
    3.4.2 构建数学模型定位绝缘子串第40-43页
    3.4.3 绝缘子自爆特征的定位第43-44页
  3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于模式识别的航拍绝缘子自爆特征识别第45-60页
  4.1 航拍图像的绝缘子特征提取第45-54页
    4.1.1 提取航拍绝缘子SIFT特征第45-51页
    4.1.2 绝缘子SURF特征提取第51-54页
  4.2 航拍图像的绝缘子检测第54-58页
    4.2.1 支持向量机(SVM)识别绝缘子第54-56页
    4.2.2 RANSAC优化识别结果第56-58页
  4.3 绝缘子自爆特征检测第58-59页
  4.4 本章小结第59-60页
第五章 算法效果测试与分析第60-70页
  5.1 测试环境第60-61页
    5.1.1 硬件环境第60页
    5.1.2 软件环境第60-61页
  5.2 航拍图像的绝缘子自爆识别算法效果比较测试第61-69页
    5.2.1 依赖边缘检测算法的绝缘子自爆识别测试第61-62页
    5.2.2 不依赖边缘检测算法的绝缘子自爆识别测试第62-65页
    5.2.3 SVM算法的绝缘子自爆识别测试第65-68页
    5.2.4 三种方法的缺陷识别率及误识别率比较分析第68-69页
  5.3 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
  6.1 全文工作总结第70-71页
  6.2 未来工作展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士期间研究成果第77-78页

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