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J-GLOBAL ID：201702270874674222   整理番号：17A1728469

サポートベクトルマシンと組み合わせた局所二値パターンを用いた絶縁体状態【Powered by NICT】

Insulator condition using local binary patterns combined with support vector machines

著者 (3件)： Iruansi Usiholo (School of Engineering, University of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa) ,  Tapamo Jules R (School of Engineering, University of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa) ,  Davidson Innocent E. (Department of Electrical Power Engineering Durban University of Technology, Durban, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 21-25  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 絶縁体は電力系統における重要な成分である。,故障絶縁体は線状支持を通って流れる漏れ電流をもたらすことを電力系統に大きな損傷を引き起こす可能性がある。電気損失,電圧降下,ヒト安全性の増加リスクをもたらす。,電力系統における甚大な被害をもたらす前に絶縁体の状態を監視するために非常に重要である。コンピュータビジョンは,この問題を解決安全,モニタリングのマニュアル法の代わりに迅速かつ正確にする手段として認識されている。本論文では,サポートベクトルマシンと組み合わせた局所二値パターンを用いた絶縁体状態を示した。実験は,局所二値パターンは,サポートベクトルマシンと組み合わせたグレイレベル共起行列上の特徴抽出方法として使用されているとき,改良された性能を示した。得られた結果を示し,議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電圧降下 ,  *絶縁体 ,  電力系統 ,  *サポートベクトルマシン ,  電気損失 ,  安全性 ,  マニュアル ,  ヒト ,  故障 ,  コンピュータビジョン ,  漏れ電流 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 共起行列 ,  グレイレベル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  二値 ,  絶縁体