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一种基于红外图像的配电设备缺陷识别方法与流程

2022-03-22 22:32:57 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于,包括:实时采集配电设备的红外图像,预处理所述红外图像;利用深度神经网络对预处理后的红外图像进行特征提取,根据提取的特征得到所述配电设备的种类及位置;利用最大灰度梯度获得疑似缺陷设备;根据配电设备的种类和位置选取同类正常设备,计算所述疑似缺陷设备与所述同类正常设备之间的时空相似度,判断所述配电设备是否存在缺陷。2.如权利要求1所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:所述深度神经网络包括基础网络、区域候选网络、分类分支以及掩膜分支。3.如权利要求1所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:利用所述最大灰度梯度获得疑似缺陷设备包括,单通道红外图像和灰度图像的转化方程如下:其中,g(m,n),q(m,n)分别表示像素点位置(m,n)处的灰度值和红外图像像素值,q
max
表示整幅红外图像中的最大像素值;根据灰度计算出图像的灰度梯度值:m(m,n)=|gx(m,n)| |gy(m,n)|gx(m,n)=g(m 1,n)-g(m,n)gy(m,n)=g(m,n 1)-g(m,n)其中,m(m,n),gx(m,n),gy(m,n)分别表示像素点位置(m,n)处的整体、x方向、y方向的灰度梯度值;根据整幅图中最大m(m,n)是否超过阈值可以判断是否存在可能的缺陷点。4.如权利要求1或3所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:当所采集的图像为多张红外图像时,获取所述疑似缺陷设备过程包括,定义拍摄n张图片i1,i2,

,i
n
,根据拍摄时间以及环境温度对n张图片进行分类,分为c1,c2,

,c
p
;利用图像分割算法获得初步分割结果,计算每张照片中疑似缺陷区域和正常区域的相似度,判断是否存在缺陷,其中正常区域包含同一照片中的周围区域以及同类照片中的相同区域,即:其中,s
l
表示第l张图片中疑似缺陷区域与正常区域的相似度,包含两部分,权重系数γ用于平衡两种相似度,s表示两个区域间的相似度计算公式,表示第l张图片中疑似缺陷区域,表示第l张图片中的其余区域,表示第l张图片中疑似缺陷区域的周围区域集合,表示该集合的大小,表示第j张图片中的同一区域,c
p\l
表示第l张图片所属类别中正常设备图片集合,|c
p\l
|表示该集合的大小。
5.如权利要求4所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:所述和的确定方式包括,对于第l张图片,存在疑似缺陷区域,所述区域属于某个设备,所述设备所在像素位置由目标辨识网络给出,则为所述设备内部的其余所有区域;对于与第l张图片同属类别的第j张图片,利用目标辨识网络找到同一设备,然后在设备内部寻找与相似度最高的区域,即为6.如权利要求1所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:所述时空相似度计算过程包括,颜色相似度的计算:采用直方图统计向量计算,设区域通道数为c,每个通道直方图组数则颜色相似度s
c
计算公式可表示为:其中,r
i
和r
j
分别表示区域i和j,为区域i的颜色特征向量,为颜色特征向量维度。7.如权利要求6所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:还包括,纹理相似度的计算:对单个像素点沿其相邻像素点连线方向求梯度,并利用组直方图进行统计,则纹理相似度s
t
计算公式可表示为:其中,为区域i的纹理特征向量,为纹理特征向量维度。8.如权利要求7所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:还包括,大小相似度的计算公式:其中,size(im)表示整幅图片的像素数。9.如权利要求8所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:还包括,形状相似度的计算:10.如权利要求6~9所述的基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,其特征在于:所述相似度计算包括,s(r
i
,r
j
)=α1s
c
α2s
t
α3s
s
α4s
f
其中,α=(α1,α2,α3,α4)为权重向量。

技术总结
本发明公开了一种基于红外图像的配电设备缺陷识别方法,包括:实时采集配电设备的红外图像,预处理所述红外图像;利用深度神经网络对预处理后的红外图像进行特征提取,根据提取的特征得到所述配电设备的种类及位置;利用最大灰度梯度获得疑似缺陷设备;根据配电设备的种类和位置选取同类正常设备,计算所述疑似缺陷设备与所述同类正常设备之间的时空相似度,判断所述配电设备是否存在缺陷。本发明相比于同类模型,同时考虑了时间、空间上的多因素相似度,大大提高了识别准确率和可靠性。大大提高了识别准确率和可靠性。大大提高了识别准确率和可靠性。


技术研发人员:徐伟 陈金刚 杨靖玮 苗振林 张鲲鹏 陈炜强 董丽艳 杨钱江 陈耀君 杨燕华
受保护的技术使用者:嘉兴市恒光电力建设有限责任公司南湖分公司
技术研发日:2021.11.11
技术公布日:2022/3/21
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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