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融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
论文题目：融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
摘要：
电力系统中的接触网绝缘子是保障系统运行安全和可靠的重要组成部分，而其缺陷可能导致线路短路、电弧或者火灾等严重事故的发生。因此，准确、高效地检测和诊断接触网绝缘子缺陷对于保障电力系统的稳定运行至关重要。
本文提出了一种基于融合PHOG（PyramidHistogramsofOrientedGradients）和BOW-SURF（BagofWordsbasedSpeeded-UpRobustFeatures）特征的接触网绝缘子缺陷检测方法。首先，通过对接触网绝缘子图像进行预处理、噪声去除和图像增强，获得清晰的图像用于后续处理。然后，利用PHOG特征提取算法提取图像的梯度信息，以实现对形状和纹理特征的表达和描述。接着，通过BOW-SURF特征提取算法提取SURF（Speeded-UpRobustFeatures）特征，并构建词袋表示。最后，利用支持向量机（SVM）分类器对提取的特征进行训练和检测，实现对接触网绝缘子缺陷的准确检测。
实验结果表明，该方法能够有效地检测出接触网绝缘子的不同类型缺陷，并具有较高的准确率和良好的鲁棒性。与传统的方法相比，该方法结合了PHOG和BOW-SURF两种特征提取算法的优势，能够更全面、准确地描述和捕捉接触网绝缘子的缺陷信息。
关键词：接触网绝缘子；缺陷检测；PHOG；BOW-SURF；支持向量机
一、绪论
1.背景和意义
2.现有方法的不足
3.本文的主要工作和创新点
二、相关技术介绍
1.接触网绝缘子的特点和分类
2.PHOG特征提取算法原理
3.BOW-SURF特征提取算法原理
4.支持向量机分类器原理
三、融合PHOG和BOW-SURF特征的接触网绝缘子缺陷检测方法
1.图像预处理、噪声去除和图像增强
2.PHOG特征提取
3.BOW-SURF特征提取和词袋构建
4.支持向量机分类器训练和缺陷检测
四、实验与分析
1.实验数据集和评价指标
2.实验结果和分析
五、总结与展望
1.主要工作内容总结
2.存在问题和改进方向
3.对未来研究的展望
参考文献