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电缆终端红外图像过热区域提取方法
文献摘要：
红外图像中异常发热区域的准确提取是实现电气设备热状态智能诊断的重要前提.针对电缆终端,本文提出一种红外图像过热区域提取方法.首先,利用基于最大后验概率估计的自适应小波阈值去噪方法滤除噪声,改善图像质量;然后,通过深度学习网络在图像中识别并定位出电缆终端,滤除干扰信息;最后,利用均值漂移算法实现像素点聚类,基于聚类结果提取出异常发热区域.以巡检拍摄的电缆终端红外图像作为测试样本,结果表明,该方法适用于不同拍摄背景以及不同拍摄角度的红外图像,在识别并定位出电缆终端后,能够准确提取其过热区域,且相较于现有的一些方法,所提方法的效率和准确率均更高.
文献关键词：
电缆终端;红外图像;深度学习网络;均值漂移算法;过热区域
中图分类号：
作者姓名：
夏湛然;杨斌;郭浩然;徐小冰;周文俊;周承科
作者机构：
国网湖北省电力有限公司武汉供电公司,湖北 武汉 430072;武汉大学电气与自动化学院,湖北 武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]夏湛然;杨斌;郭浩然;徐小冰;周文俊;周承科-.电缆终端红外图像过热区域提取方法)[J].电力科学与技术学报,2022(02):12-21
A类：
过热区域
B类：
电缆终端,红外图像,区域提取,异常发热,电气设备,热状态,智能诊断,最大后验概率,概率估计,自适应小波阈值去噪,小波阈值去噪方法,滤除噪声,图像质量,深度学习网络,均值漂移算法,算法实现,现像,像素点,巡检,拍摄角度
AB值：
0.225331
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