基于多光源图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

基于多光源图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

论文摘要

绝缘子污秽状态非接触检测是智能变电巡检的重要组成部分,为有效提高绝缘子污秽状态识别率,提出了一种基于多光源图像决策级融合的污秽状态诊断方法。以沿海地区多所变电站中不同污秽状态的绝缘子为研究对象,采用种子区域生长法进行图像分割后,分别提取其可见光颜色空间特征、红外图像的灰度化特征以及环境特征,再依据Fisher判据筛选得到最优表征量,并设计支持向量机多值分类器进行污秽状态初判。基于各自识别结果,引入D-S理论进行决策级融合,实现绝缘子污秽状态的有效识别。试验结果表明:本文融合算法的正确率明显高于单种图像源的识别,达到95%左右,为带电检测作业中绝缘子的非接触检测及故障智能诊断提供了新思路。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 可见光与红外图像预处理
  •   1.1 可见光/红外图像拍摄
  •   1.2 基于种子区域生长法的图像分割
  • 2 特征选择与提取
  •   2.1 可见光特征计算
  •   2.2 红外特征计算
  •   2.3 基于Fisher判据的特征筛选
  • 3 SVM(支持向量机)分类
  • 4 基于D-S证据的决策级融合
  • 5 试验结果与分析
  •   5.1 可见光特征污秽状态识别
  •   5.2 红外特征污秽状态识别
  •   5.3 基于决策级融合的污秽状态识别
  • 6 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 曹培,高凯,田昊洋,许侃

    关键词: 绝缘子,多光源,污秽状态,判据,决策级融合

    来源: 电瓷避雷器 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 国网上海市电力公司电力科学研究院

    分类号: TP391.41;TM216

    DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2019.04.035

    页码: 206-212

    总页数: 7

    文件大小: 1653K

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