基于智能传感视觉的电缆裸露风险模式识别指标分析
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  • 英文篇名:Index Analysis of Cable Exposed Risk Pattern Recognition Based on Intelligent Sensing Vision
  • 作者:周伟敏 ; 杨东勇
  • 英文作者:Zhou Weimin;Yang Dongyong;College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology;School of Electrical Information,Taizhou Vocational & Technical College;
  • 关键词:电缆裸露 ; 风险识别 ; 指标分析
  • 英文关键词:cable exposure;;risk identification;;index analysis
  • 中文刊名:JZCK
  • 英文刊名:Computer Measurement & Control
  • 机构:浙江工业大学信息工程学院;台州职业技术学院;
  • 出版日期:2018-07-25
  • 出版单位:计算机测量与控制
  • 年:2018
  • 期:v.26;No.238
  • 基金:台州市科技计划项目资助(1501KY56)
  • 语种:中文;
  • 页:JZCK201807037
  • 页数:4
  • CN:07
  • ISSN:11-4762/TP
  • 分类号:174-177
摘要
为了避免电缆裸露造成的工程作业故障等问题,提出基于智能传感视觉的电缆裸露风险模式识别指标分析;通过了解致使电缆裸露因素,分析电缆裸露风险识别指标和原理,对电缆破损数据进行预处理;采用SVD方法提取数据特征,引入智能传感视觉技术实现电缆破损数据重构,从而完成对电缆裸露风险模式识别指标的分析;实验结果表明,所提方法分析准确性高,有效降低电缆裸露风险,减少电力传输过程的损失。
        In order to avoid the problems of engineering operation caused by cable exposure,the index analysis of cable exposed risk pattern recognition based on intelligent sensing vision is proposed.The cable damage data is pretreated by analyzing the exposed factors of cable and analyzing the index and principle of cable exposed risk identification.SVD method is used to extract the data characteristics,and the intelligent sensing vision technology is introduced to reconstruct the cable damage data,so as to complete the analysis of cable exposed risk pattern recognition index.The experimental results show that the proposed method has high accuracy and can effectively reduce the risk of cable exposure and reduce the loss of power transmission process.
引文
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