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J-GLOBAL ID：201702255861711062   整理番号：17A0094581

主成分勾配ヒストグラムに基づく送電線障害物検出【JST・京大機械翻訳】

Detection for transmission line obstacles based on principal component gradient histogram

著者 (8件)： Zhang Feng (Electric Power Research Institute of Shandong Power Supply Company of State Grid) ,  Guo Rui (Electric Power Research Institute of Shandong Power Supply Company of State Grid) ,  Cheng Zhiyong (Shandong Luneng Intelligent Technology Limited Corporation) ,  Yong Jun (Electric Power Research Institute of Shandong Power Supply Company of State Grid) ,  Fu Siyao (School of Electrical Engineering, Wuhan University) ,  Han Liwei (School of Electrical Engineering, Wuhan University) ,  Yang Jun (School of Electrical Engineering, Wuhan University) ,  Jia Legang (School of Electrical Engineering, Wuhan University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 15  ページ： 254-259,265  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 視覚ナビゲーションに基づく送電線検査ロボットは,スマートグリッドと送電線検査に広く使用されている。主成分の方向勾配ヒストグラム特徴に基づく高速分類検出法を提案し,オンライン障害物の検出と認識に適用した。従来の幾何学的構造ベースの方法と比較して,提案方法は,計算複雑性を改善することなく,認識精度を著しく向上させ,そして,それは,複雑なバックグラウンドおよび照明の下で,認識アルゴリズムの性能を,明白に改善した。実験結果は,この方法が精度と速度のバランスを達成することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *送電線 ,  スマートグリッド ,  計算量 ,  高速度 ,  検出法 ,  *ヒストグラム ,  検査ロボット
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  認識精度 ,  オンライン ,  *障害物検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： transmission line inspection ,  object recognition ,  directional gradient histogram ,  support vector machine

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 勾配 ,  ヒストグラム ,  送電線 ,  障害物検出