典型文献
基于温度概率密度的变电站高压设备故障热红外图像识别方法
文献摘要：
针对变电站高压设备故障热红外图像的识别问题,提出一种基于温度概率密度特性的识别方法.首先,使用核函数估计实现对红外图像温度概率密度函数的提取;其次,根据热红外图像中的温度分布与背景组成所对应的物理特性,实现检测对象的初步分类;最后,基于温度概率密度进行先验分类的基础使用K均值聚类方法对热红外图像中故障部分进行提取.研究结果表明,该方法相较传统的聚类方法,不仅提升了对故障部位识别的准确度,还将聚类所需的迭代次数减少一半以上.该方法可以为变电站智能检测系统的构建提供理论依据,从而保障电力设备的可靠运行.
文献关键词：
变电站;设备故障;热红外图像;图像识别;温度概率密度;K均值聚类
中图分类号：
作者姓名：
肖懿;罗丹;蒋沁知;胡露;黎昌盛;张莉
作者机构：
国网重庆市电力公司永川供电分公司,重庆402160;重庆大学电气工程学院,重庆400044
文献出处：
引用格式：
[1]肖懿;罗丹;蒋沁知;胡露;黎昌盛;张莉-.基于温度概率密度的变电站高压设备故障热红外图像识别方法)[J].高电压技术,2022(01):307-317
A类：
B类：
温度概率密度,变电站,高压设备,设备故障,热红外图像,红外图像识别,核函数,概率密度函数,温度分布,物理特性,先验,均值聚类,聚类方法,部位识别,迭代次数,智能检测系统,电力设备,可靠运行
AB值：
0.213484
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