输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

曹文明; 王耀南; 文益民

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障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。

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来源
《湖南大学学报：自然科学版》 |2012年第9期|33-38|共6页
作者
曹文明; 王耀南; 文益民;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

桂林电子科技大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人技术;
关键词
障碍物检测; 除冰机器人; 小波模极大值算法; SVM分类器;

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