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轨道供电变电站分合板图像识别方法基于传统图像算法对分合板状态进行实时监测。文章通过变电站固定位置的球机拍摄变电站内的分合板图像,并在图像中设定一个矩形的分合识别区域,对分合板在分合识别区域中的像素面积要求大于50%;通过HSV颜色识别方法找出分合板位置;通过遍历像素的方式寻找分合板端点;通过仿射变换提取和矫正分合板图像;通过几何方法或霍夫直线变换方法找到分界线位置,将分合板切割为“分”“合”两部分;通过HSV颜色识别分别检测“合”部分与“分”部分图像中的黄色箭头,并转为二值图;通过计算两二值图中白色像素点个数,最终判断分合状态。 相似文献
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针对传统算法处理数据分类问题计算量大,易陷入局部最优解的缺陷,本文结合遗传算法的全局搜索特性,给出了基于遗传算法的准确分类规则知识发现方法。首先分析了用遗传算法进行分类规则挖掘的关键技术,给出个体编码、适应度函数的设计、遗传操作算子的设计;然后从理论上详细阐述了遗传算法的准确分类规则挖掘的方法;最后开发了基于JBuilder2006平台的仿真程序,从标准数据库中发现了准确的分类规则,实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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