本文作者：边吉荣；曾建成；成功正常投稿发表论文到《电气应用》2014年22期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：在长距离的电力运输中,对于漏电的监测效率较低。提出基于布尔核SVM识别算法的大型智能视觉监控下漏电监测方法。通过监控设备拍摄漏电发生时的电火花图像,对其图像进行颜色和形状参数特征的提取,构建布尔核SVM模型,完成监控设备拍摄下的漏电发生过程中电火花图像的基本识别。实验结果表明,利用该算法进行大型智能视觉监控下的漏电监测软件设计,能够极大地提高识别能力和识别的准确率,及时监测到漏电情况,保证了用电区域的安全。
【论文正文预览】：测方法。通过监控设备拍摄漏电发生时的电火花图像,对其图像进行颜色和形状参数特征的提取,构建布尔核SVM模型,完成监控设备拍摄下的漏电发生过程中电火花图像的基本识别。实验结果表明,利用该算法进行大型智能视觉监控下的漏电监测软件设计,能够极大地提高识别能力和识别的准
【文章分类号】：TM934.31;TP391.41
【稿件关键词】：视觉监控布尔核函数电火花图像
【参考文献】:
【稿件标题】：【防火漏电监控器】大型智能视觉监控下的漏电监测软件设计方法
【作者单位】：宁夏大学物理电气信息学院;
【发表期刊期数】：《
电气应用》2014年22期
【期刊简介】：《电气应用》的前身系《电工技术杂志》，创刊于1982年，是国家新闻出版署正式批准注册，国内外公 开出版发行的国家正式科技期刊。被《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录；被认定为《中国科学引文数据库》来源期刊;万方数据-数字化期刊群全文......更多
电气应用杂志社(
http://www.400qikan.com/qk/3058/)投稿信息
【版权所有人】：边吉荣；曾建成；
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机电类论文详细信息:
【防火漏电监控器】大型智能视觉监控下的漏电监测软件设计方法
http://www.400qikan.com/lunwen/jidian/23036.html
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