| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 航拍图像绝缘子定位方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 航拍图像绝缘子状态检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于SURF和IFS的多绝缘子定位方法 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 基于SURF和IFS的多绝缘子定位方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 SURF特征点提取 | 第16页 |
| 2.2.3 基于关联矩阵的IFS聚类 | 第16页 |
| 2.2.4 绝缘子定位 | 第16-17页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 实验结果 | 第17-18页 |
| 2.3.2 实验分析 | 第18-19页 |
| 2.4 小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于主轴方向检测和形状特征点等距模型的多绝缘子定位方法 | 第21-32页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 基于主轴方向检测和形状特征点等距模型的多绝缘子定位方法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第21页 |
| 3.2.2 可能的主轴方向检测 | 第21-22页 |
| 3.2.3 绝缘子形状特征点提取 | 第22-25页 |
| 3.2.4 绝缘子定位 | 第25页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第25-31页 |
| 3.3.1 实验一 | 第25-26页 |
| 3.3.2 实验二 | 第26-30页 |
| 3.3.3 实验三 | 第30页 |
| 3.3.4 实验四 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于图像特征点共线与等距约束的绝缘子串自动定位方法 | 第32-37页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 基于图像特征点共线与等距约束的绝缘子串自动定位方法 | 第32-35页 |
| 4.2.1 曲率尺度空间角点提取 | 第32-33页 |
| 4.2.2 共线与等距约束 | 第33-34页 |
| 4.2.3 层次聚类 | 第34页 |
| 4.2.4 绝缘子定位 | 第34-35页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 4.4 本文提出的三种定位方法的比较 | 第36页 |
| 4.5 小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于卷积神经网络的绝缘子状态检测方法 | 第37-42页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 基于卷积神经网络的绝缘子状态检测方法 | 第37-40页 |
| 5.2.1 卷积神经网络 | 第37-38页 |
| 5.2.2 实现步骤 | 第38-40页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 5.3.1 表面故障分类结果分析 | 第40-41页 |
| 5.3.2 三种神经网络分类性能的比较 | 第41页 |
| 5.4 小结 | 第41-42页 |
| 第6章 结论与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
