基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法OACSTPCD
Intelligent Inspection Target Time-series Registration Algorithm for Offshore Booster Stations Based on Block Decomposition and Recurrent Neural Networks
常规海上升压站智能巡检目标时序配准主要依托三角网格表示方法,缺少对图像块能量分布的分析,导致目标配准后离群点的比重较大,配准效果欠佳.为此,提出了基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法.通过对海上升压站巡检项的分析,采用块分解算法对巡检图像进行分解,检测巡检目标的特征点,并通过提取分解图像块中的高频分量获取图像的能量分布;结合目标特征点的主曲率,计算特征点的标量比例系数,将其与给定阈值相比较,以识别并剔除不稳定极值点;引入循…查看全部>>
The timing registration of intelligent inspection targets for conventional offshore booster stations mainly relies on triangular grid representation methods,but it lacks analysis of the energy distribution of image blocks,resulting in a large proportion of outliers after target registration and poor registration results.To this end,a time-series registration algorithm for intelligent inspection targets of offshore booster stations based on block decompositio…查看全部>>
杨林刚;王增光;马润泽;陈永春;周才全
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南 洛阳 471000中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南 洛阳 471000中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江 杭州 310000
电子信息工程
块分解循环神经网络巡检目标目标配准配准算法海上升压站
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《水力发电》 2024 (7)
101-105,5
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