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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on Fault Diagnosis of Transmission Line Based on SIFT Feature

verfasst von : Shujia Yan, Lijun Jin, Zhe Zhang, Wenhao Zhang

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Recent interest in line-tracking methods using UAV has been introduced in the research of pattern recognition and diagnosis of transmission system. A fault diagnosis method for transmission line based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is proposed in this paper, which recognizes fault images by comparing aerial images with model images. The reliability and efficiency of the system is effectively improved by pro-calculating local scale-invariant features of models. The research can provide a new method for predictive maintenance of the transmission line.

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Metadaten
Titel
Research on Fault Diagnosis of Transmission Line Based on SIFT Feature
verfasst von
Shujia Yan
Lijun Jin
Zhe Zhang
Wenhao Zhang
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Print ISBN: 978-3-642-39067-8

Electronic ISBN: 978-3-642-39068-5

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39068-5_68

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