The invention relates to a power equipment fault detection method and evaluation device based on infrared and visible images, wherein the method includes: step S1: receiving the detected infrared photographed image, and identifying the equipment category of the infrared photographed image based on comparison; step S2: judging whether there is a detected visible photographed image, if so, executing step S3; otherwise, executing step S 4; step S3: fuse the infrared image and visible light image, obtain the defect position and temperature by template matching, and execute step S5; step S4: obtain the matching visible light standard image by infrared image, fuse the infrared image and visible light standard image, and obtain the defect position and temperature by template matching And carry out step S5; step S5: get the fault diagnosis result based on the acquired equipment category, defect position and defect temperature. Compared with the prior art, the invention has the advantages of high accuracy.
【技术实现步骤摘要】
基于红外及可见图像的电力设备故障检测方法及评估设备
本专利技术涉及一种,尤其是涉及一种基于红外及可见图像的电力设备故障检测方法及评估设备。
技术介绍
目前,电力设备的安全预估,是主动式配电网安全运行的关键问题。然而,检测获得的大量非结构化图像数据由于缺乏有效的结构化方式造成故障诊断、状态预估困难。传统的故障诊断需人为方式对检测图像进行逐一排查,不仅准确性、实效性较差,还由于缺乏后续趋势建模分析导致设备安全管理被动。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于红外及可见图像的电力设备故障检测方法及评估设备。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种基于红外及可见图像特征的电力设备故障检测方法,包括:步骤S1:接收检测到的红外拍摄图像,并基于红外拍摄图像与红外标准图像进行对比,识别红外拍摄图像的设备类别;步骤S2:判断是否存在检测到的可见光拍摄图像,若为是,则执行步骤S3,反之,则执行步骤S4;步骤S3:对红外拍摄图像和可见光拍摄图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;步骤S4:利用红外拍摄图像获取匹配的可见光标准图像,对红外拍摄图像和可见光标准图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;步骤S5:基于获取的设备类别、缺陷部位及缺陷温度得到故障诊断结果。所述步骤S3和步骤S4中的融合、缺陷部位及缺陷温度获得过程具体包括:步骤S30 ...
【技术保护点】
1.一种基于红外及可见图像特征的电力设备故障检测方法,其特征在于,包括:/n步骤S1:接收检测到的红外拍摄图像,并基于红外拍摄图像与红外标准图像进行对比,识别红外拍摄图像的设备类别;/n步骤S2:判断是否存在检测到的可见光拍摄图像,若为是,则执行步骤S3,反之,则执行步骤S4;/n步骤S3:对红外拍摄图像和可见光拍摄图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;/n步骤S4:利用红外拍摄图像获取匹配的可见光标准图像,对红外拍摄图像和可见光标准图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;/n步骤S5:基于获取的设备类别、缺陷部位及缺陷温度得到故障诊断结果。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于红外及可见图像特征的电力设备故障检测方法,其特征在于,包括:
步骤S1:接收检测到的红外拍摄图像,并基于红外拍摄图像与红外标准图像进行对比,识别红外拍摄图像的设备类别;
步骤S2:判断是否存在检测到的可见光拍摄图像,若为是,则执行步骤S3,反之,则执行步骤S4;
步骤S3:对红外拍摄图像和可见光拍摄图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;
步骤S4:利用红外拍摄图像获取匹配的可见光标准图像,对红外拍摄图像和可见光标准图像进行融合,利用模板匹配的方式获取缺陷部位及缺陷温度,并执行步骤S5;
步骤S5:基于获取的设备类别、缺陷部位及缺陷温度得到故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外及可见图像特征的电力设备故障检测方法,其特征在于,所述步骤S3和步骤S4中的融合、缺陷部位及缺陷温度获得过程具体包括:
步骤S301:利用KNN,以加速稳健特征算法的特征点极值、特征点垂直响应、特征点水平响应和特征点主方向为样本进行特征点分类;
步骤S302:将分类后的可见光图像与红外拍摄图像的特征点进行匹配、融合,其中,所述可见光图像为可见光标准图像或可见光拍摄图像;
步骤S303:利用该类别设备的可见光健康图像与融合图像进行匹配,进而获得缺陷部位和缺陷温度。
3.根据权利要求2所述的一种基于红外及可见图像特征的电力设备故障检测方法,其特征在于,所述特征点分类过程具体为:计算特征点与目标分类集合的距离,并选择距离最小的集合所以的类别作为该特征点的类别,所述距离具体为:
其中:d为距离,v(Det)为待分类特征点v的极值,为a类特征点集合中第K个特征点的极值,为待分类特征点v的水平响应,为a类特征点集合中第K个特征点的水平响应,为待分类特征点v的垂直响应,为a类特征点集合中第K个特征点的垂直响应,为待分类特征点v的主方向,为a类特征点集合中第K个特征点的主方向。
技术研发人员:崔昊杨,周坤,曾俊东,
申请(专利权)人:上海电力学院,
类型:发明
国别省市:上海;31
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