摘要：针对机器视觉智能巡检中,红外图像下变电站设备类型多、故障状态难以准确判别的问题,提出一种基于FastPCA和PHOG特征加权融合的电气设备类型及其故障状态识别算法。引入K-means算法完成红外图像分割;提取分割图像的FastPCA和PHOG特征并加权融合成新的混合描述子;将新的描述子作为训练好的SVM分类器的输入向量,实现目标巡检设备类型及故障的识别分类。试验结果表明:该算法在兼顾较高速度的基础上识别准确率也有明显提升,并且当现场运行环境改变时能快速地添加训练的新样本,尤其适合小样本下的机器学习。

摘要：经济实用又可靠稳定的太阳能供电系统,对于没有国电电网的边远地区实现水情遥测自动化具有非常现实的意义。首先估算水情遥测自动化系统耗电功率,然后选配蓄电池和太阳能电池,就可以实现太阳能电源在水情遥测自动化系统中的应用。