发明名称 | 基于核范数正则低秩编码的风机叶片图像故障识别方法 | ||
摘要 | 本发明公开了基于核范数正则低秩编码的风机叶片图像故障识别方法,该方法首先获取风机叶片故障图像训练样本集,然后利用基于核范数正则的低秩编码方法,获取待识别样本在训练样本集上的线性表示系数,最后通过计算待识别样本在每个类上的表示残差,根据残差计算出待识别样本的类标。本发明方法不但保持了图像的结构信息,同时还将同类样本本身具有的低秩特征融入其中,并利用稀疏特征信息来得到待识别样本的表示系数,提高了识别精度。 | ||
申请公布号 | CN105654128A | 申请公布日期 | 2016.06.08 |
申请号 | CN201511019000.7 | 申请日期 | 2015.12.30 |
申请人 | 南京邮电大学 | 发明人 | 高广谓;岳东;荆晓远;吴松松;邓松 |
分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I |
代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人 | 许方 |
主权项 | 基于核范数正则低秩编码的风机叶片图像故障识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,获取风机叶片故障图像训练样本集和待识别样本,所述训练样本集包括c个不同的类,对训练样本集中的每个训练样本和待识别样本均进行归一化;步骤2,利用基于核范数正则的低秩编码方法,计算归一化后的待识别样本在归一化后的各训练样本上的线性表示系数;步骤3,根据线性表示系数计算归一化后的待识别样本在各个类上的残差,并根据残差计算待识别样本所属的类。 | ||
地址 | 210023 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号 |