PDF《自动化论文投稿范文赏析》

自动化论文投稿范文赏析 目前社会,电力系统中应用最广泛的技术就是多媒体技术,多媒体技术在信息的输入和输出和传送等方面有着其他技 术不可替代的优势.

电力系统正在改变原始的自动化模式,其中最为广泛的应用是各种与图像有关的技术.例如视频 技术的工业电视系统与遥视系统、利用红外技术形成的红外成像系统等,都属于图像获取系统的范畴. 摘要:在当今这个科学技术飞速发展的时代,视频技术和红外成像技术已经日渐成熟.这两种技术在店里系统中得到 了广泛的应用.视频技术大部分都是由图像信息来组成,因此图像信息成为电力系统自动化中重要作用因素,并且电 力系统中对图像信息分析的要求也达到了一个新的高度,这就要求在一些应用场合必须利用计算机视觉技术由计算机 替代监控人员进行图像理解.本文从计算机视觉的图像识别和三维重建两个方面重点阐述计算机视觉技术的基本内容 ,根据部分视力探讨计算机时局技术在电力系统自动化中应用的前景与必要性. 关键字:计算机视觉技术,电力系统,自动化应用,图像识别,三维重建 获取的图像信息最主要是通过人视觉系统进行理解,人的视觉系统包括眼睛,神经以及大脑中的相关部分.人眼不是 机器,有主观性和易疲劳的缺点,对视频图像进行长时间观看或观察会对监控人员的视力产生不好的影响,因此会影 响一些异常情况的处理.人眼观察不能快速地将各个相关画面信息进行综合判断,电力系统集信息、能量变化与一体 的系统,要求速度,其过度过程在瞬间完成,若发生故障,一定要在短时间内消除,以免造成事故情况扩大. 保证电力系统安全的前提下,在图像识别的计算机视觉技术被运用到图像信息分析和理解基础上,电力系统图像信息 的处理也越来越近于全智能化.例如火电厂煤粉锅炉火焰燃烧状态的识别、电力设备红外图像的简单识别等,随意已 经得到运用,但是其应用功能还处于散漫的初阶段的状态.

一、计算机视觉技术的定义以及其基本内容 计算机视觉技术是专门研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的技术.现代科学家将视觉定义为 根据获得的 图像理解景物信息的处理过程 .计算机视觉也可以成为机器视觉、图像分析.视觉是依靠人眼与大脑神经系统完成 的,但是计算机视觉确实利用计算机提供的方法完成对信息的处理. 目前,计算机视觉技术的应用广泛,在各个方面都得到了推广,医学中遥控图像、工业检测、文件处理、多媒体数据 库等.简单地说,在人类需要视觉的所有情况下,都需要计算机视觉.在人无法感知和精确测量的情况下,计算机视 觉的优越性就越发能体现出来.除了计算机视觉技术,如视频技术、图像数据压缩与传输、数字图像处理、人工神经 网络、虚拟现实技术、模糊数学、模式识别等与计算机视觉相关的一些技术已经在电力系统中得到广泛应用,并显示 出良好的前景. 上世纪80年代初的学者Marr提出了算视觉理论框架,并将视觉分为低层视觉、中层视觉、高层视觉三个层次.并在计 算机视觉方面取得了巨大成就.从20世纪90年代初开始,人们又建立了一系列新的计算机视觉理论.图像分析和识别 的算法一般比较复杂,因为此原因,计算量工程浩大.图象识别是模式识别在图象分类中的一个特例,这里面重要并 且容易实现的分类方案是利用模式识别来设计图象识别.原理是在得到某个算法之后所涉及的分类方案对原来已知类 别的图像能进行正确分类,或者在某种程度上将错误分类的可能性降到最低.