Desenvolvimento de Metodologia Inteligente para Classificação de Tipos de Isoladores em Redes de Distribuição

Prates, Ricardo M.; Filho, Eduardo; Cerqueira, Jés; Ramos, Renato Moran

doi:10.14209/sbrt.2017.167

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Introduction1

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Year Published

2019

Publication Types

Select...

Other1

Relationship

Self Cite1

Independent0

Authors

Journals

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…No trabalho (Prates et al, 2017) foi realizado um estudo inicial de classificação utilizando uma rede neural para 3 tipos de isoladores utilizando umúnico método de extração de atributos. Para realizar o estudo descrito em (Marotta et al, 2018) foi projetado e desenvolvido um estúdio fotográfico.…”

Section: Introductionunclassified

Fusão Entre Técnicas De Extração De Atributos Na Classificação De Isoladores De Redes De Distribuição Usando Redes Neurais

Marotta

Filho

Ramos

et al. 2019

Anais Do 14º Simpósio Brasileiro De Automação Inteligente

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The present work provides a methodology for automated image processing and classification of four types of insulators used in Overhead Power Distribution Lines (OPDLs). To this end, a didactic distribution network was developed to capture photos of the insulators at an external environment as well as a studio to acquire images at a controlled environment. Subsequently, the image attributes where extracted and used as inputs for diferent trained classifiers such as neural networks, suport vector machine, decision tree, n-nearest neigbors, naive-bayes and hidden markov model, for a gradual mixing ofthe databases (studio and external imagens). The classification efficiencies where compared considering the application of principal components analysis (PCA) to identify the minimum information required for the classification.

show abstract

Section: Introductionunclassified