图像处理智能巡检硕士论文提纲

图像处理智能巡检硕士论文提纲--基于图像处理的水电站智能巡检技术的研究与应用

摘要：本文针对水电站背景复杂、检测目标小、检测形状多样、设备类型复杂等问题，采用图像处理方法，实现水电站电气设备的高精度识别。通过综合利用图像拼接技术和基于深度的目标识别技术，对水电站智能检查过程中收集的大量视频集进行预处理、分析和识别，有效检测设备本体。在设计过程中，充分考虑了水电站电气设备的实际工作环境和运行状态，改进了现有基于深度学习的图像识别技术的网络结构，提高了识别精度，优化了处理速度，实现了更准确、更稳定的识别。此外，在识别工作开始前，智能检查系统收集的大量数据采用图像拼接技术整合拼接多个图像，改进了传统的图像拼接算法，提高了匹配精度和拼接效率，为后续的识别技术奠定了详细的基础。本文首先阐述了图像识别技术的相关概念和目标分析。以水电站智能检查系统收集的视频图集为研究对象，采用图像处理技术，制定水电站电气设备识别技术方案。其次，根据图像拼接技术在图像匹配过程中可能出现的错误匹配和匹配，以及水电站电气设备故障识别的实时需求，采用基于特点的图像拼接方法。提出了改进的AKAZE算法，保留了AKAZE算法良好尺度适应性的优势，引入了TANIMOTO相似性约束条件，有效解决了传统算法匹配点对错等问题。同时，分析了现有的图像拼接方案，选择了最佳的拼接策略，完成了识别工作的准备任务。最后，选择了非常有代表性的YOLO系列和RCNN系列算法，分析和比较了上述算法的适用场景和识别进度。最后，基于FasterRCN的小目标电气设备。实验结果表明，本算法的拼接效果更强，电气设备识别精度更高，便于评价水电站电气设备的主体状态。最后，建立了一个基于图像处理技术的水电站智能检查系统。验证了硬件设备的可行性和T-AKAZE图像拼接算法、FasterRCNN识别模型的有效性，并测试了用户登录、图像拼接和图像识别界面的功能。该系统具有操作简单、易于实现的优点，可以弥补传统手动检查的不足，大大提高水电站智能检查的准确性。

关键词：水电站;图像处理;图像拼接技术;目标识别技术;智能巡检;

摘要

Abstract

1 绪论

    1.1 研究的目的及意义

    1.2 国内外研究现状

        1.2.1 图像拼接技术研究现状

        1.2.2 目标识别技术研究现状

    1.3 关键技术及研究难点

    1.4 论文研究内容及论文结构

        1.4.1 论文研究内容

        1.4.2 论文结构

2 图像拼接技术的关键方法研究

    2.1 基于T-AKAZE的图像匹配方法研究

        2.1.1 基于特征点的图像匹配技术简介

        2.1.2 AKAZE算法

        2.1.3 TANIMOTO相似度测量

        2.1.4 基于T-AKAZE的图像匹配方法

    2.2 图像融合方法研究

    2.3 多张图像融合方法研究

    2.4 基于T-AKAZE的多张图像融合技术

    2.5 本章小结

3 基于改进FasterRCNN的图像识别技术

    3.1 基于深度学习的目标识别技术

        3.1.1 卷积神经网络

        3.1.2 基于深度学习的目标识别模型

    3.2 基于改进FasterRCNN的水电站电气设备图像识别

        3.2.1 基于FasterRCNN的水电站电气设备图像识别

        3.2.2 基于改进的FasterRCNN的水电站电气设备图像识别

    3.3 本章小结

4 水电站电气设备智能巡检技术

    4.1 水电站电气设备巡检数据集

        4.1.1 建立数据集

        4.1.2 数据集标注

    4.2 训练方案

    4.3 实验结果与分析

    4.4 基于图像处理的水电站智能巡检系统

        4.4.1 功能需求分析

        4.4.2 系统结构设计

        4.4.3 系统设计原则

        4.4.4 系统详细设计

        4.4.5 系统实现

    4.5 本章小结

5 总结与展望

参考文献