基于特征融合与随机森林的吊车碰线预警算法

现有的输电线路防外力破坏技术无法自动识别目标,导致对吊车碰线的监测效果较差.因此,该文提出了1种基于特征融合与随机森林的预警算法来解决这一问题.该算法在分析吊车自身特点的基础上设计了“形状-纹理-颜色”的融合特征提取方式:首先采用改进的边缘直线检测方法提取吊臂形状特征,然后利用局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子获取纹理特征,最后在两步量化后的色调饱和值(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色空间内得到颜色特征.进行融合特征后采用随机森林分类器进行目标识别,当判定目标为吊车时,根据其姿态和距离参数发出不同等级的预警信息.实验结果表明:该算法对工程吊车的平均识别准确率达到90.6％,相比于3种单一特征提取方式分别提升17.3％、7.9％和12.6％.同时该算法具备较强的实时处理能力,适用于输电线路防外力破坏的智能监控场合.