摘要：在对电力网络线路破损进行识别的过程中,容易出现线路破损种类多的问题,导致传统的基于小波神经网络算法的电力网络线路识别方法,由于分析的线路破损类别有限,无法有效完成电力网络线路破损识别。提出一种基于图像特征分析的电力网络线路破损识别方法,通过轮廓特征对电力网络线路破损图像进行初步处理。通过矩和轮廓描述对电力网络线路破损特征进行进一步的描述。针对数字电力网络线路图像,用双求和的形式替代积分,对图像灰度值进行统计分析,将其作为图像的统计特征。依据已知类别训练样本完成学习后,对全部测试样本进行学习分类,获取不同位置子图像的正确分类率,对每个子图像进行匹配时所占的权重进行计算。对全部待匹配静脉图像的全部子图像的分类结果进行融合,判断该图像是否和电力网络线路破损特征吻合,从而实现电力网络线路破损识别。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的识别正确率。

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