基于改进FAsT-Match算法的电力设备红外图像多目标定位

发布时间：2018-03-22 04:03

  本文选题：红外图像　切入点：电力设备　出处：《中国电机工程学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：红外检测技术具有远距离、不接触、不取样、不解体、准确、快速、直观等特点,广泛用于电力设备过热缺陷监测和诊断,对提高电力系统的稳定性具有重要意义。FAs TMatch(fast affine template matching)算法是一种基于灰度值的快速模板匹配算法,可在一幅图像中找到一个近似全局最优目标。文中综合利用可见光和红外图像,提出一种多目标定位方法。首先,通过改进的FAsT-Match算法在电力设备可见光图像中实现多目标定位;其次,利用红外图像和可见光图像之间存在近似仿射变换,求出目标在红外图像中的位置。实验结果表明文中方法的有效性。
[Abstract]:Infrared detection technology has the characteristics of long distance, no contact, no sampling, no disassembly, accuracy, rapidity and intuition. It is widely used in the monitoring and diagnosis of overheating defects in power equipment. FAs TMatch(fast affine template matching algorithm is a fast template matching algorithm based on gray value, which can find an approximate global optimal target in an image. A multi-target localization method is proposed. Firstly, the improved FAsT-Match algorithm is used to realize multi-target localization in visible light images of power equipment. Secondly, the approximate affine transformation between infrared images and visible images is used. The position of the target in the infrared image is obtained. The experimental results show that the proposed method is effective.
【作者单位】： 上海电力学院自动化工程学院;
【基金】：上海市电站自动化技术重点实验室资助(13DZ2273800)~~
【分类号】：TN219;TP391.41

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本文编号：1646951