【摘 要】
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配电柜是动车组电气设备的关键设备之一,其中线缆的接线状态对电气设备的运行状态具有重大影响;传统的人工检测效率低,主观性强,配电柜背景复杂,光照条件恶劣,接线状态多样的
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配电柜是动车组电气设备的关键设备之一,其中线缆的接线状态对电气设备的运行状态具有重大影响;传统的人工检测效率低,主观性强,配电柜背景复杂,光照条件恶劣,接线状态多样的特点,对线号识别造成较大的困难;针对配电柜的复杂情况提出了线号定位和分割的方法,首先利用基于尺度空间特征的SIFT算法实现线号定位,其次利用全局阈值和局部阈值进行分割,并进行角度校正和断裂字符修补,最后使用支持向量机（SVM）分类器进行线号识别,利用基于遗传算法的SVM参数优化方法;实现了对配电柜接线状态的识别,漏接识别率99.5％,错接识别
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