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高压试验智能视频分析系统

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 课题背景第11-12页
    1.2 智能视频图像分析技术发展与应用第12-17页
        1.2.1 图像分割的国内外研究现状第13-14页
        1.2.2 图像特征提取的国内外研究现状第14-16页
        1.2.3 分类器的国内外研究现状第16页
        1.2.4 图像测量的国内外研究现状第16-17页
    1.3 高压试验智能视频分析技术现状第17-19页
        1.3.1 绝缘子图像分割技术国内外研究现状第17-18页
        1.3.2 绝缘子图像特征提取与分类技术国内外研究现状第18页
        1.3.3 绝缘子图像测量技术国内外研究现状第18-19页
    1.4 高压试验智能视频分析要解决的问题第19-20页
    1.5 论文目标及论文的主要内容第20-23页
        1.5.1 研究目标第20-21页
        1.5.2 主要研究内容第21-23页
第二章 高压试验智能视频分析技术基础第23-37页
    2.1 智能视频分析的关键环节第23-24页
    2.2 图像分割第24-28页
        2.2.1 颜色空间第24-25页
        2.2.2 基于区域的图像分割算法第25-28页
        2.2.3 数学形态学第28页
    2.3 图像特征分析及分类第28-32页
        2.3.1 颜色特征第29页
        2.3.2 纹理特征第29-30页
        2.3.3 智能分类第30-32页
    2.4 图像测量与识别第32-37页
        2.4.1 图像预处理第32-34页
        2.4.2 轮廓提取算法第34-36页
        2.4.3 轮廓跟踪第36-37页
第三章 高压试验双伞绝缘子图像分割第37-43页
    3.1 双伞绝缘子图像分割特点分析第37页
    3.2 图像分割基本流程第37页
    3.3 双伞绝缘子图像分割第37-42页
        3.3.1 RGB转换HSI颜色空间第37-40页
        3.3.2 基于Otsu阈值补偿算法第40-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 高压试验双伞绝缘子图像覆冰程度分类第43-50页
    4.1 双伞绝缘子图像特征分析第43-44页
    4.2 特征及特征提取第44-47页
        4.2.1 颜色特征提取第44页
        4.2.2 灰度特征提取第44-45页
        4.2.3 纹理特征提取第45-47页
    4.3 智能分类第47-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 高压试验双伞绝缘子图像测量第50-74页
    5.1 双伞绝缘子特点分析及图像测量流程第50页
    5.2 轮廓跟踪起点检测第50-55页
        5.2.1 绝缘子盘径端点自动检测第51-53页
        5.2.2 绝缘子盘径端点自动配对第53-54页
        5.2.3 轮廓跟踪起点检测第54-55页
    5.3 深色绝缘子覆冰轮廓提取第55-62页
        5.3.1 图像预处理第55-59页
        5.3.2 自适应局部阈值化第59-61页
        5.3.3 提取轮廓第61-62页
    5.4 浅色绝缘子覆冰轮廓提取第62-69页
        5.4.1 改进Canny算子轮廓提取第63-67页
            参考文献第65-67页
        5.4.3 构造轮廓第67-69页
    5.5 基于轮廓跟踪的桥接百分比计算第69-73页
    5.6 本章小结第73-74页
第六章 高压试验智能视频分析算法测试第74-79页
    6.1 图像分割算法测试第74-75页
    6.2 覆冰程度智能分类测试第75-76页
    6.3 图像测量算法测试第76-79页
        6.3.1 绝缘子盘径端点自动检测算法测试第76-77页
        6.3.2 绝缘子盘径端点自动配对算法测试第77-78页
        6.3.3 基于轮廓跟踪的桥接百分比计算测试第78-79页
第七章 结论与展望第79-81页
    7.1 结论第79-80页
    7.2 不足与展望第80-81页
参考文献第81-87页
致谢第87-88页
攻读学位期间发表的学术论文第88页

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