基于BEEMD分解的红外与可见光图像融合

针对二维经验模态分解(BEMD)算法在图像分解过程中存在模态混叠,提出了一种基于二维集合经验模态分解(Bi-dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition,BEEMD)算法的红外与可见光图像融合方法。为了抑制分解过程中存在的模态混叠现象,获得准确的特征分量和残差分量,使用BEEMD算法对图像进行分解。对获得的特征分量采用局部区域能量选择与加权的融合策略进行融合,而残差分量采用模糊逻辑进行融合。将融合后的特征分量和残差分量叠加得到最后的融合图像。实验结果表明,该方法能够很大程度上保留可见光图像的背景信息,同时突出红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在平均梯度(AG)、标准差(SD)、信息熵(IE)等客观评价指标方面,也有明显的优势。

基于改进EEMD的高压断路器振声联合故障诊断方法

高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,针对其故障诊断方法的不足之处,将振声数据级融合和特征级融合应用于高压断路器故障诊断方法。振声特征级融合诊断方法首先将采集到的声波信号通过快速核独立分量分析(Fast KICA)实现盲源分离处理,其次利用改进集合经验模式分解(EEMD)提取振动信号和声波信号的特征向量。振声数据级融合诊断方法首先构建振声联合图像,其次利用改进的BEEMD提取特征向量。最后将两种方法提取的特征向量输入支持向量机模型(SVM)进行故障诊断,实验结果表明,所提方法诊断高压断路器故障能取得良好的效果。

地铁车辆障碍物检测技术应用研究

障碍物检测是确保地铁车辆运行安全的一个重要措施,但是目前地铁运行障碍物检测存在场站环境下单一传感器检测速度慢、准确性差、范围小的问题,为实现对其的有效弥补,在可见光与近红外结合的双目视觉技术迅速发展的支持下,基于红外成像系统与可见光成像系统,设计地铁障碍物检测系统;基于对系统功能需求与运行平台的分析,明确系统功能模块及其硬件构成;由于红外与可见光图像传感器的成像机理不同,拍摄的图像也存在差异,利用BEEMD算法对图像进行融合之后,执行YOLO障碍物类别检测任务;最后分析系统应用,结果表明可以实现列车运行中前方列车80~500 m安全限界范围内的障碍物识别。

结合二维EEMD和小波分解的遥感图像纹理方向检测

遥感图像纹理特征的提取和分析,可以弥补光谱特征在提取遥感图像信息特征方面的不足,提高遥感图像分类、识别的精度。为了得到遥感图像纹理特征中较重要的方向性特征,提出一种检测遥感图像纹理方向特征的新方法:先用改进后的二维集合经验模态分解算法(BEEMD)对原始图像进行处理;再对分解结果进行小波分解与Radon变换来检测图像纹理的方向性特征。实验结果表明,所提算法既能克服小波分解高频信息泄露的缺陷,增强小波分解的适用性;又能获得遥感图像纹理在低频、垂直和水平等部分较为准确、精细的方向特征检测结果,为遥感图像的识别与区分提供更有效的依据。

浅谈有关高压断路器振声联合故障的诊断方法

根据现有高压断路器机械的故障诊断方案不足,本文就高压断路器发生振声联合故障提出一种新的诊断方法。此方法基于改进集合经验模式分解(EEMD),利用核独立分量(fast KIcA)对采集到的声波信号进行分析核对盲源进行分离处理,并对处理后的声波信号以及振动信号进行EEMD处理。再对每一个分解后产生的固有模态函数(IMF)进行二维谱熵求解,再以此二维谱熵矩阵为基础对矩阵进行变换,作为其支持向量机的特征向量的输入识别断路器机械的状态。可以发现,振声联合分析方法可以有效提高高压断路器机械诊断的正确和可使用性。