• ISSN 0258-2724
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基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测

李恒超 谭蓓 杨刚 石超群 张血琴 吴广宁

李恒超, 谭蓓, 杨刚, 石超群, 张血琴, 吴广宁. 基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测[J]. 西南交通大学学报, 2019, 54(4): 686-693. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180267
引用本文: 李恒超, 谭蓓, 杨刚, 石超群, 张血琴, 吴广宁. 基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测[J]. 西南交通大学学报, 2019, 54(4): 686-693. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180267
LI Hengchao, TAN Bei, YANG Gang, SHI Chaoqun, ZHANG Xueqin, WU Guangning. Contamination Degree Prediction of Insulators Based on Hyperspectral Imaging Technology[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2019, 54(4): 686-693. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180267
Citation: LI Hengchao, TAN Bei, YANG Gang, SHI Chaoqun, ZHANG Xueqin, WU Guangning. Contamination Degree Prediction of Insulators Based on Hyperspectral Imaging Technology[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2019, 54(4): 686-693. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180267

基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20180267
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61371165);中央高校前沿交叉基础研究项目(A0920502051814-5);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2682017CX044)
详细信息
    作者简介:

    李恒超(1978—),男,教授,博士,研究方向为智能遥感图像处理,E-mail:hcli@home.swjtu.edu.cn

  • 中图分类号: TM85

Contamination Degree Prediction of Insulators Based on Hyperspectral Imaging Technology

  • 摘要: 高光谱成像技术能对绝缘子进行非接触式成像,且具有多波段、图谱合一等特点. 为此,本文提出一种基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测方法. 首先,利用高光谱成像仪对绝缘子进行成像,得到400~1 000 nm波段范围内的高光谱图像数据,并进行黑白校正;然后,获取感兴趣区域(region of interest,ROI)的反射率光谱曲线,进行Savitzky-Golay平滑、对数或一阶导数变换的预处理. 最后,联合部分的真实样本标签数据分别建立基于支持向量机的绝缘子污秽度预测(support vector machines-insulator contamination degree prediction,SVM-ICDP)和基于偏最小二乘回归的绝缘子污秽度预测(partial least squares regression-insulator contamination degree prediction,PLSR-ICDP)模型. 从实验结果中可知,当预处理方法采用一阶导数变换时,所建立的绝缘子污秽度预测模型效果最佳,即SVM-ICDP模型准确率达到91.84%;PLSR-ICDP模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.024 1.

     

  • 图 1  绝缘子污秽度预测流程

    Figure 1.  Flowchart of ICDP model

    图 2  高光谱成像仪

    Figure 2.  Hyperspectral imaging system

    图 3  高光谱图像及光谱曲线

    Figure 3.  Hyperspectral image and spectrum curve

    图 4  原始反射率光谱曲线

    Figure 4.  Original reflectivity spectrum curves

    图 5  各预处理后的高光谱反射曲线

    Figure 5.  Hyperspectral reflectivity curves after pre-processing

    图 6  不同污秽度样品的平均波谱曲线

    Figure 6.  Average spectral curves of samples for different contamination degrees

    图 7  模型建立流程

    Figure 7.  Flowchart of model construction

    表  1  不同预处理方法建立的SVM-ICDP模型分类性能

    Table  1.   Classification performance of the proposed SVM-ICDP model with different pre-processing methods

    预处理方式 ηta ηte
    原始高光谱数据 83.67 16.33
    SG 滤波 83.67 16.33
    对数变换 83.67 16.33
    一阶导数变换 91.84 8.16
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    表  2  不同预处理方法建立的PLSR-ICDP模型预测性能

    Table  2.   Prediction performance of the proposed PLSR-ICDP model for the different pre-processing methods

    预处理方式 eRMSE
    原始高光谱数据 0.025 7
    SG 滤波 0.028 2
    对数变换 0.028 0
    一阶导数变换 0.024 1
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-04-08
  • 修回日期:  2018-08-10
  • 网络出版日期:  2019-04-26
  • 刊出日期:  2019-08-01

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