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昭通学院张靖获国家专利权

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龙图腾网获悉昭通学院申请的专利一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115909028B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211432924.X,技术领域涉及:G06V20/00;该发明授权一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法是由张靖;周丽;周路遥;单长吉;颜悦设计研发完成,并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法,先采集高压隔离开关的红外图像和可见光图像,对高压隔离开关的红外图像和可见光图像进行图像预处理和图像配准处理,采用非下采样剪切波变换算法将配准后的高压隔离开关的红外图像和可见光图像分别分解成高频子带图和低频子带图,分别对高压隔离开关红外图像和可见光图像的高频子带图、低频子带图进行融合,实现局部图像融合,再对分别融合的红外低频子带图和高频子带图进行融合,实现全局融合,通过高压隔离开关红外图像和可见光图像的局部融合和全局融合来组成梯度图像融合模型,再对融合后的图像进行像素积分投影算法进行处理,进而实现对高压隔离开关分合闸状态进行识别。

本发明授权一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法,其特征在于:包括图像预处理方案、图像配准方案、梯度图像融合方案、融合图像评价方案、高压隔离开关状态识别方案、实验仿真方案,图像预处理方案是为了将采集到的高压隔离开关红外图像和可见光图像转换为灰度图像,并对这两种图像进行滤波去噪,以提高图像的质量和处理速度,图像配准方案通过以下步骤使高压隔离开关的红外图像和可见光图像在空间中对齐,找出高压隔离开关红外图像和可见光图像的映射关系: 采用最大最小值法对采集到的红外和可见光图像进行归一化处理: 式中norm为归一化后的值,xi为图像像素点的值,maxx和minx分别表示图像中最大的像素值和最小的像素值; 将高压隔离开关红外图像和可见光图像的分辨率调整为2306*2658,通过图像特征的变换模型将高压隔离开关的可见光图像映射到高压隔离开关的红外图像上,先用Canny算子对高压隔离开关红外图像和可见光图像进行边缘检测,提取出图像的轮廓,通过SURF算法来检测并提取图像轮廓的角点,采用黑塞矩阵提取图像轮廓的特征点: 式中,Lxxx,σ表示在尺度σ上高斯二阶微分与图像中一点Ix,y的卷积,计算公式为: Gx,y表示图像,同理可计算出Lxyx,σ和Lyyx,σ; 接着利用欧拉距离公式来匹配图像的特征点,最后通过最小二乘法对这些特征点进行拟合,交换参数估计,进而得到最优的变换模型,最终得到配准后的高压隔离开关红外图像和可见光图像; 梯度图像融合方案是为了将配准后的高压隔离开关红外图像和可见光图像分解成高频子带图和低频子带图,分别对高压隔离开关红外图像和可见光图像的高频子带图、低频子带图进行融合,实现局部图像融合,再对分别融合的红外低频子带图和高频子带图进行融合,实现全局融合,通过高压隔离开关红外图像和可见光图像的局部融合和全局融合来组成梯度图像融合模型,融合图像评价方案是用于评价梯度图像融合模型对高压隔离开关红外图像和可见光图像融合后的质量,高压隔离开关状态识别方案是用于对高压隔离开关红外图像与可见光图像融合后的图像进行识别,以判断高压隔离开关处于分闸状态还是合闸状态,实验仿真方案用于对比融合后的高压隔离开关图像和单一的高压隔离开关可见光图像或高压隔离开关红外图像的识别准确率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人昭通学院,其通讯地址为:657000 云南省昭通市昭阳区国学路昭通学院;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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