摘要: 传统动车组受电弓故障巡检方式主要依靠人工检测,效率十分低下且难以及时发现安全隐患.利用图像处理技术可实现受电弓故障检测的自动化,因而成为近来的研究热点.提出一种基于Paral eled-Gabor变换检测提取受电弓区域图像的方法,通过对图像进行平行的多尺度Gabor变换后得到多个特征矩阵,并分别进行训练得到多个SVM分类器,这些分类器根据识别率不同加权后组合得到最终的检测结果.通过测试,该方法具有较好的识别率和环境适应性,验证了该方法的有效性.
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