| 基于PCA-OCSVM的电力巡检机器人障碍识别方法 | |
| 李琳; 李志海; 吴镇炜 | |
| 2021-03-16 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于PCA‑OCSVM的电力巡检机器人障碍识别方法。该发明针对电力巡检机器人作业危险程度高，障碍识别速度慢、准确率低的问题，通过电力巡检机器人配置的高清摄像机采集输电线路实时图像信息，首先利用主成分分析(PCA)方法对原始高清图像进行降维处理，有效减少无关特征，用最少的特征向量建立对应障碍物的特征集合，可大幅降低运算量，提高图像处理实时性；在此基础上，采用单类支持向量机(OCSVM)方法对PCA处理数据进行数据训练，建立障碍识别的分类模型，并进一步完成障碍识别。本发明可以大幅提高高维图像处理的实时性，提高障碍识别的准确性，实现对输电线路的实时准确障碍识别。 |
| 申请日期 | 2020-11-27 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28537]  |
| 专题 | 检验检测认证中心 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李琳,李志海,吴镇炜. 基于PCA-OCSVM的电力巡检机器人障碍识别方法. 2021-03-16. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论