基于Hu不变矩的红外图像电力设备识别

作     者：陈俊佑 金立军 段绍辉 姚森敬 赵灵 CHEN Jun-you;JIN Li-jun;DUAN Shao-hui;YAO Sen-jing;ZHAO Ling

作者机构：同济大学电子与信息工程学院上海201804 深圳供电局有限公司广东深圳518010 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(5117710) 

出 版 物：《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期：2013年第30卷第1期

页      码：5-8页

摘      要：针对电力系统红外故障检测中对电力设备的人工识别效率低、实时性差等问题,提出了根据红外热图温度信息获取独立的电力设备图像,采用计算机图像处理技术实现对电力设备高效、准确识别的方法。首先,通过红外图像中的温度信息寻找设备中高温点作为种子点,采用区域生长方法有效地去除了背景,获得了整个电力设备的二值图像;然后,选取Hu不变矩作为图像特征提取方法,并对其做出了改进,计算了该二值图像的Hu不变矩,构成了电力设备的特征向量;最后,设计了BP神经网络分类器做分类识别,可用于结合温度信息实现电力系统中电力设备红外图像的故障识别。研究结果表明,该电力设备识别方法对CT、变压器、母线接头、避雷针将军帽等电力设备的识别率高、耗时少,具有良好的应用前景。

主 题 词：电力设备识别 红外图像 Hu不变矩 区域生长 BP神经网络 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-4551.2013.01.002

馆 藏 号：203100240...