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基于多核SVM的绝缘子视觉识别技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1. 绪论第10-18页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 绝缘子识别研究现状分析第11-16页
        1.2.1 绝缘子视觉识别特征第11页
        1.2.2 绝缘子视觉识别技术研究进展第11-14页
        1.2.3 研究现状总结第14-15页
        1.2.4 目标视觉识别发展趋势第15-16页
    1.3 课题主要研究内容及方法第16-17页
        1.3.1 研究内容第16页
        1.3.2 研究思路第16-17页
    1.4 论文组织结构第17页
    1.5 本章小结第17-18页
2. 基于多核SVM的 绝缘子视觉识别技术基础第18-36页
    2.1 绝缘子视觉特征选用第18-27页
        2.1.1 图像颜色空间第18-19页
        2.1.2 图像纹理特征描述第19-25页
        2.1.3 绝缘子样本归一化及主成分分析第25-27页
    2.2 支持向量机实现方法研究第27-32页
        2.2.1 支持向量机算法原理第27-29页
        2.2.2 支持向量机算法二次规划处理第29-32页
    2.3 支持向量机模型性能评价因素分析第32-35页
        2.3.1 模型识别性能评价体系描述第32页
        2.3.2 模型性能优化评价体系描述第32-35页
    2.4 本章小结第35-36页
3. 绝缘子视觉特征选取第36-50页
    3.1 绝缘子图像获取及预处理第36-41页
        3.1.1 绝缘子图像样本获取第36-38页
        3.1.2 绝缘子图像二值化分割第38-40页
        3.1.3 绝缘子图像ROI区域获取第40-41页
    3.2 绝缘子纹理特征提取第41-45页
        3.2.1 绝缘子Hu距特征提取第42-43页
        3.2.2 绝缘子LBP特征提取第43页
        3.2.3 绝缘子HOG纹理特征提取第43-44页
        3.2.4 绝缘子Haar纹理特征提取第44-45页
    3.3 绝缘子特征样本处理第45-49页
        3.3.1 绝缘子特征样本归一化第45-47页
        3.3.2 基于PCA的特征样本降维第47-49页
    3.4 本章小结第49-50页
4. 基于多核SVM算法的绝缘子识别模型建立第50-65页
    4.1 基于核函数SVM的绝缘子识别模型建立第50-59页
        4.1.1 基于线性核的绝缘子识别模型建立第51-53页
        4.1.2 基于径向基核的绝缘子识别模型建立第53-56页
        4.1.3 基于多项式核的绝缘子识别模型建立第56-59页
    4.2 多种识别模型识别效率比较第59-64页
        4.2.1 不同特征量的绝缘子视觉识别模型建立第59-60页
        4.2.2 不同识别模型识别效率比较第60-61页
        4.2.3 组合式模型识别效率比较第61-64页
    4.3 本章小结第64-65页
5. 基于群智能优化的绝缘子识别模型参数寻优第65-80页
    5.1 参数的相互约束关系第65-71页
        5.1.1 SVM核函数方法的多参数关系第65-69页
        5.1.2 SVM模型分析及评价体系第69-71页
    5.2 基于群智能算法的模型参数寻优第71-76页
        5.2.1 多种群智能优化算法对比第71-73页
        5.2.2 基于群智能优化算法的SVM径 向基核参数寻优分析第73-75页
        5.2.3 基于群智能优化算法的SVM多 项式核参数寻优分析第75-76页
    5.3 多核SVM的绝缘子视觉识别系统流程第76-79页
    5.4 本章小结第79-80页
6. 基于双目全视域采样的绝缘子三维定位系统第80-90页
    6.1 双目系统间接标定采样方法第80-82页
    6.2 双目系统全视域采样标定实验设计第82-85页
    6.3 SVM算法的标定模型分析第85-87页
    6.4 工程验证第87-89页
    6.5 本章小结第89-90页
结论第90-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士学位期间发表学术论文及研究成果第97-98页

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