【摘要】：基于紅外圖像研究了輸電線路的故障診斷方法,首先采用LSD線段檢測(cè)法提取紅外圖像中的導(dǎo)線,采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取紅外圖像中絕緣子,從而得到線路元件區(qū)域。在線路元件區(qū)域內(nèi)進(jìn)行溫度和灰度分析提取發(fā)熱點(diǎn),并利用漫水填充算法對(duì)過(guò)熱區(qū)域進(jìn)行分割,提取骨架掃描點(diǎn)數(shù)、有效凸缺陷、引流線對(duì)缺陷類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明該算法有較高發(fā)熱點(diǎn)定位準(zhǔn)確率和缺陷類(lèi)型識(shí)別準(zhǔn)確率。
[Abstract]:The fault diagnosis method of transmission line is studied based on infrared image. Firstly, the LSD line segment detection method is used to extract the conductor from infrared image, and the depth convolution neural network is used to extract the insulator from the infrared image. Then the line element region is obtained. The algorithm divides the superheated region, extracts the scanned points of skeleton, effectively convex the defects, and identifies the types of defects by the drainage line. The experiment proves that the algorithm has higher accuracy of locating the hot spots and identifying the types of defects.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)通用航空有限公司;天津航天中為數(shù)據(jù)系統(tǒng)科技有限公司天津市智能遙感信息處理技術(shù)企業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TM755

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本文編號(hào)：2206506