基于红外图像识别的输电线路故障诊断方法

发布时间：2018-08-27 07:10

【摘要】：基于红外图像研究了输电线路的故障诊断方法,首先采用LSD线段检测法提取红外图像中的导线,采用深度卷积神经网络提取红外图像中绝缘子,从而得到线路元件区域。在线路元件区域内进行温度和灰度分析提取发热点,并利用漫水填充算法对过热区域进行分割,提取骨架扫描点数、有效凸缺陷、引流线对缺陷类型进行识别。实验证明该算法有较高发热点定位准确率和缺陷类型识别准确率。
[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.
【作者单位】： 国网通用航空有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司天津市智能遥感信息处理技术企业重点实验室;
【分类号】：TP391.41;TM755

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本文编号：2206506