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面向电力设备红外图像的温度值识别算法
文献摘要：
为了快速准确地识别出红外图像中温度值实现缺陷检测,提出了面向电力设备红外图像的温度值识别算法.针对温度值区域背景复杂的问题,根据红外图像直方图自适应确定阈值进行预处理;结合轮廓与相对位置信息,准确定位温度值区域,并实现字符分割;建立温度值图像数据集,采用卷积神经网络进行训练和测试;基于MATLAB的App Designer模块,设计温度值识别与记录系统.结果证明,该算法对温度值识别准确率达到98.6％,高于传统的字符识别算法,能够实现快速识别与准确记录温度值,有效降低了电力巡检人员的劳动强度.
文献关键词：
电力设备;红外图像;自适应阈值;图像分割;字符识别;卷积神经网络;缺陷检测;仿真系统
中图分类号：
作者姓名：
王凯旋;任福继;倪红军;吕帅帅;汪兴兴
作者机构：
南通大学 机械工程学院,江苏 南通 226019;德岛大学 智能信息工学部,日本 德岛 7708501
文献出处：
引用格式：
[1]王凯旋;任福继;倪红军;吕帅帅;汪兴兴-.面向电力设备红外图像的温度值识别算法)[J].智能系统学报,2022(03):617-624
A类：
温度值识别
B类：
电力设备,红外图像,识别算法,快速准确,缺陷检测,区域背景,图像直方图,相对位置,位置信息,准确定位,位温,字符分割,图像数据集,App,Designer,计温,记录系统,识别准确率,字符识别,快速识别,电力巡检,劳动强度,自适应阈值,图像分割,仿真系统
AB值：
0.329731
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