Resumen

El análisis de imagen de equipos de energía tiene una importancia práctica significativa para la inspección y mantenimiento de líneas eléctricas. Este artículo propone un método de reconocimiento de imagen para equipos de energía basado en representación dispersa multitarea. En la etapa de extracción de características, basado en el algoritmo de proyección aleatoria bidimensional (2D), se construyen múltiples matrices de proyección para obtener las características de múltiples niveles de la imagen. En el proceso de clasificación, considerando que el proceso de adquisición de imágenes inevitablemente se verá afectado por factores como las condiciones de luz e interferencia de ruido, el método propuesto utiliza el algoritmo de detección compresiva multitarea (MtCS) para representar conjuntamente múltiples vectores de características para mejorar la precisión y robustez de la reconstrucción. En el experimento, se clasifican imágenes de tres tipos de equipos de energía típicos: aisladores, transformadores e interruptores automáticos. La tasa de reconocimiento correcto del método propuesto alcanza el 94.32

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Análisis de imágenes; Equipo de potencia; Método de reconocimiento; Extracción de características; Proceso de clasificación; Compresión sensorial
• Keywords:Image analysis; Power equipment; Recognition method; Feature extraction; Classification process; Compressive sensing