韩立伟
- 作品数：2 被引量：61H指数：1
- 供职机构：武汉大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型被引量：60
- 2019年
- 针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架(YOLOv2)网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种绝缘子的特征并准确识别,结合边缘检测、直线检测、图像旋转和垂直投影方法,对识别出各种状态的绝缘子进行缺陷诊断。输电线路巡检图像的仿真结果表明,所提出的绝缘子自动识别与缺陷诊断方法能迅速准确地从输电线路巡检图像中识别出绝缘子,并诊断出绝缘子是否破损以及缺陷位置,有利于提升输电线路智能巡检水平。
- 赖秋频杨军谭本东王亮傅思遥韩立伟
- 关键词：输电线路智能巡检绝缘子图像识别
- 基于主元梯度直方图的输电线路障碍物检测被引量：1
- 2016年
- 基于视觉导航的输电线路巡检机器人在智能电网和输电线路巡检中有广泛的应用。提出一种基于主元方向梯度直方图特征的快速分类检测方法用于在线障碍物检测与识别。与传统基于几何结构基元的方法相比,该方法能在不提升计算复杂度的情况下显著提升识别精度,明显改善了识别算法在野外大范围复杂背景与光照影响下的性能。实验结果表明,该方法能达到精度和速度的性能平衡。
- 张峰郭锐程志勇雍军傅思遥韩立伟杨军贾乐刚
- 关键词：目标识别方向梯度直方图支持向量机
