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基于智能傳感視覺(jué)的電纜裸露風(fēng)險模式識別指標分析
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;臺州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

臺州市科技計劃項目資助(1501KY56)


Index analysis of cable exposed risk pattern recognition based on intelligent sensing vision
Author:
Affiliation:

College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology;School of Electrical Information,Taizhou Vocational DdDd Technical College,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology

Fund Project:

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    摘要:

    為了避免電纜裸露造成的工程作業(yè)故障等問(wèn)題,提出基于智能傳感視覺(jué)的電纜裸露風(fēng)險模式識別指標分析。通過(guò)了解致使電纜裸露因素,分析電纜裸露風(fēng)險識別指標和原理,對電纜破損數據進(jìn)行預處理。采用SVD方法提取數據特征,引入智能傳感視覺(jué)技術(shù)實(shí)現電纜破損數據重構,從而完成對電纜裸露風(fēng)險模式識別指標的分析。實(shí)驗結果表明,所提方法分析準確性高,有效降低電纜裸露風(fēng)險,減少電力傳輸過(guò)程的損失。

    Abstract:

    In order to avoid the problems of engineering operation caused by cable exposure, the index analysis of cable exposed risk pattern recognition based on intelligent sensing vision is proposed. The cable damage data is pretreated by analyzing the exposed factors of cable and analyzing the index and principle of cable exposed risk identification. SVD method is used to extract the data characteristics, and the intelligent sensing vision technology is introduced to reconstruct the cable damage data, so as to complete the analysis of cable exposed risk pattern recognition index. The experimental results show that the proposed method has high accuracy and can effectively reduce the risk of cable exposure and reduce the loss of power transmission process..

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

周偉敏,楊東勇.基于智能傳感視覺(jué)的電纜裸露風(fēng)險模式識別指標分析計算機測量與控制[J].,2018,26(7):165-168.

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歷史
  • 收稿日期:2017-10-28
  • 最后修改日期:2017-10-28
  • 錄用日期:2017-11-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-07-26
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