深圳住房和建设局网站置换平台,阿里云已备案域名出售,辽宁建设工程信息网项目经理变更,网站建设话术分析风机桨叶故障诊断#xff08;一#xff09; 样本的获取今天团队接了个新项目#xff0c;做一个风机桨叶故障诊断系统。虽然马上就是准备考研的关键期了#xff0c;可是一想到这是我学习了机器学习后遇到的第一个实际项目#xff0c;我觉得参与进来#xff0c;也帮导师分担…风机桨叶故障诊断一 样本的获取今天团队接了个新项目做一个风机桨叶故障诊断系统。虽然马上就是准备考研的关键期了可是一想到这是我学习了机器学习后遇到的第一个实际项目我觉得参与进来也帮导师分担些压力。项目不可能进展的一帆风顺这个系列文章也并不是教学性质的我这些日子会根据项目的情况将一步步的进展想法都记录在博客中也作为技术的积累。如果有什么错误欢迎大家指正。步入正题项目需求是这样的驾驶汽车在风力发电厂中巡视一遍车顶安装摄像头沿途拍下所有的风机。我们的软件对高清摄像机拍摄下的图片/视频进行处理识别出图像中的风机桨叶然后对桨叶是否存在故障进行诊断。经过最初的分析我们发现这个问题还是十分棘手的提供的条件也十分苛刻。首先我们拿到的可以用来训练识别算法的样本只有短短的几个视频其次由于风机处于高速旋转中而且离地面的距离较远拍到的图像不能做到很清晰故障往往在图像中只能体现成一个小黑点。就如下图所示故障相对于图像来说十分小再加上训练样本的不足我们一时间没有想出很好的识别方法我和老师确实是纠结了好几天了。不过万事开头难如果不一步步的去尝试永远不知道行不行所以我决定先把样本的问题解决了然后从要识别的桨叶入手分析一下有什么特点做做预处理看看会得到什么结果。还有就是提一下我打算不管最后软件用什么语言实现先用matlab进行前期的分析和实验。首先获取样本我们拿到手的资源就仅仅是两个模拟现场巡视拍摄下的视频那么准备工作的第一步就是从视频中抽取一部分帧的图像出来作为我们最基本的可以提取样本的图像库。我是每隔25帧对于我的视频来说是1秒抽取出一张图像matlab实现如下:function [ ] ProcessVideo( )
%处理视频每一秒提取一帧并保存%% 从视频里面分割图片
clc;
clear;
%% 读取视频
video_fileF:\风机桨叶故障诊断项目\视频\视频2.avi;
videoVideoReader(video_file);
frame_numberfloor(video.Duration * video.FrameRate)%% 分离图片
for i1:25:frame_numberimage_namestrcat(F:\风机桨叶故障诊断项目\视频2截图\,num2str(i));image_namestrcat(image_name,.jpg);Iread(video,i); %读出图片imwrite(I,image_name,jpg); %写图片I[];
endend这样我们再人工的剔除一些没用的图片比如十分模糊的只有背景的就得到我们可以用来提取样本的风机图像库了如下图所示。第一步工作完成明天继续~希望我的博客对大家有所帮助欢迎提问和指正。转载请注明出处如果您也是学生欢迎关注我们华电LSGO软件技术团队微信公众平台
