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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于局部放电检测技术领域，具体是公开了一种基于图像纹理特征的局部放电模式识别方法，该方法包括：采集待检测设备的局部放电信号；绘制PRPD图谱，将PRPD图谱压缩并灰度化，生成对应的灰度图像；通过灰度梯度共生矩阵和局部二值模式提取灰度图像纹理特征；通过随机森林算法对纹理特征进行特征筛选；将筛选出来的特征作为支持向量机的输入，完成对局部放电分类模型的训练。本申请充分利用图像纹理特征及随机森林算法的优势，提取图像宏观纹理和微观纹理特征，充分挖掘图像深层信息。不仅减少计算量，而且具备更好的分类性能。
主权项：1.一种基于图像纹理特征的局部放电模式识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集待检测设备的局部放电信号；S2：绘制PRPD图谱，将PRPD图谱压缩并灰度化，生成对应灰度图像；S3：采用灰度梯度共生矩阵GGCM提取灰度图像宏观纹理特征，并采用局部二值模式LBP提取灰度图像微观纹理特征。将提取的宏观纹理特征和微观纹理特征进行特征融合，组成纹理特征向量；S4：通过随机森林算法对通过灰度梯度共生矩阵和局部二值模式提取的纹理特征进行特征重要性排序，筛选出重要性排名靠前的特征；S5：将筛选出来的特征作为支持向量机的输入，训练局部放电分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于图像纹理特征的局部放电模式识别方法
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