基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统。本发明专利技术将红外热读数映射成红外热像灰度图，对红外热像灰度图进行预处理，解决红外热像常见的噪声困扰，降低图片质量要求，再采用二值化操作提取出热点区域，有效降低计算量并突出热点区域轮廓，最后对热点区域进行提取，有效获得可靠性高的特征参量。

【技术实现步骤摘要】
基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统
本专利技术涉及一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统，属于电力设备测温领域。
技术介绍
当前，在电力设备检测维护中，主要是依靠人工检查或是传感器检测。人工检查劳动强度大，效率低，易出错。传感器检测需要针对不同设备研发不同功能、不同使用条件的传感器，不通用，成本高。因此在电力设备温度监测中，基于红外热像处理的温度检测方法的应用越来越广泛。电力设备关键特征提取，主要是通过对红外热像仪采集到的原始热读数进行处理来得到电力设备关键特征。关键特征提取主要涉及红外热读数采集，红外热像预处理，热点区域分割，关键特征提取等步骤。目前对于电力设备测温的方法主要有以下几种：一、使用红外测温仪对发热部位进行逐点测温（陈晖婷.红外测温诊断技术在变电运行维护中的应用[J].通讯世界,2017,(11):204-205.）；二、光纤测温技术（朱卓玲.分布式光纤测温技术在电力行业中的应用研究[D].华东理工大学,2017.）三、无线测温技术（陈得民,王卫东,李鹏.无线电力设备测温系统规范化设计研究[J].传感器世界,2014,(04):37-42.）。这些方法对图片质量要求高、计算可靠性差。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法及系统，解决了现有技术对图片质量要求高、计算可靠性差的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，包括，<br>根据读取的红外热读数，获取原始图像的红外热像灰度图；对原始图像的红外热像灰度图进行预处理；根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域；对热点区域进行特征提取，获得电力设备的特征参量。根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域，具体过程为，将预处理的原始图像红外热像灰度图进行二值化，获得二值图像；对二值图像进行开操作，提取白色区域的轮廓；响应于轮廓内白色区域数量为1，白色区域外接边框内的区域为热点区域；响应于轮廓内白色区域数量大于1，将面积小于面积阈值的白色区域设为黑色，白色区域外接边框内的区域为热点区域。采用仅提取外层轮廓的轮廓提取算法提取白色区域的轮廓。对热点区域进行特征提取，获得电力设备的温度信息和温度超标区域，具体过程为，根据读取的热点区域红外读数，获得电力设备的温度信息；根据读取的热点区域红外读数，获得热点区域的红外热像灰度图，提取超过电力设备温度限制的所有像素点坐标，并进行颜色标记，获得温度超标区域。计算温度超标区域内包含的像素数，响应于像素数超过预设值，则温度超标区域对应的电力设备为异常设备。获得红外热像灰度图的过程为，基于红外读数，统计最高温度和最低温度；将最高温度映射为像素值255，最低温度映射为像素值0，其余温度按比例映射为像素值0~255之间的整数；根据映射的像素值，获得红外热像灰度图。对原始图像的红外热像灰度图进行预处理，具体为，将原始图像的红外热像灰度图进行直方图均衡化，再对均衡化后的结果进行中值滤波。一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取系统，包括，原始灰度图模块：根据读取的红外热读数，获取原始图像的红外热像灰度图；预处理模块：对原始图像的红外热像灰度图进行预处理热点区域模块：根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域；参量提取模块：对热点区域进行特征提取，获得电力设备的特征参量。一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法。一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法的指令。本专利技术所达到的有益效果：本专利技术将红外热读数映射成红外热像灰度图，对红外热像灰度图进行预处理，解决红外热像常见的噪声困扰，降低图片质量要求，再采用二值化操作提取出热点区域，有效降低计算量并突出热点区域轮廓，最后对热点区域进行提取，有效获得可靠性高的特征参量。附图说明图1为本专利技术方法的流程图；图2为原始图像的红外热像灰度图；图3（a）为直方图均衡化的结果；图3（b）为中值滤波后的结果；图4（a）为二值图像；图4（b）为二值图像开操作后的结果；图4（c）为提取到的热点区域；图5为提取到的高温区域特征结果。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。如图1所示，一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，包括以下步骤：步骤1，根据读取的红外热读数，获取原始图像的红外热像灰度图。红外热读数中每个数据对应着图像上的一个像素点，将各个像素的灰度值设为对应温度值映射后的整数，即可将红外读数转换为原始图像的红外热像灰度图，具体过程为：11）基于红外读数，统计最高温度和最低温度；12）将最高温度映射为像素值255，最低温度映射为像素值0，其余温度按比例映射为像素值0~255之间的整数；13）根据映射的像素值，获得图2所示的红外热像灰度图。步骤2，对原始图像的红外热像灰度图进行预处理；即将原始图像的红外热像灰度图进行直方图均衡化，见图3（a），再对均衡化后的结果进行中值滤波，窗口大小为3*3，见图3（b）。步骤3，根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域。具体过程如下：31）将预处理的原始图像红外热像灰度图进行二值化，获得只有黑白两种颜色的图4（a）所示的二值图像；其中，二值化的阈值为215，灰度值大于或等于215的像素设为白色，其余设为黑色。32）对二值图像进行开操作，提取白色区域的轮廓。开操作的模板为矩形，模板大小为3*3，开操作的结果如图4（b）所示。提取轮廓的算法采用仅提取外层轮廓的轮廓提取算法，这里采用Suzuki85算法，法参数设置为仅获取外层轮廓（不获取轮廓中的空洞）、存储所有轮廓点。33）响应于轮廓内白色区域数量为1，白色区域外接边框内的区域为热点区域；响应于轮廓内白色区域数量大于1，将面积小于面积阈值的白色区域设为黑色，白色区域外接边框内的区域为热点区域。如果白色区域的数量不止一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：包括，/n根据读取的红外热读数，获取原始图像的红外热像灰度图；/n对原始图像的红外热像灰度图进行预处理；/n根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域；/n对热点区域进行特征提取，获得电力设备的特征参量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：包括，
根据读取的红外热读数，获取原始图像的红外热像灰度图；
对原始图像的红外热像灰度图进行预处理；
根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域；
对热点区域进行特征提取，获得电力设备的特征参量。


2.根据权利要求1所述的一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：根据运行中的电力设备与其他物体的温差，通过二值化操作从预处理后的原始图像红外热像灰度图中提取出需要检测的热点区域，具体过程为，
将预处理的原始图像红外热像灰度图进行二值化，获得二值图像；
对二值图像进行开操作，提取白色区域的轮廓；
响应于轮廓内白色区域数量为1，白色区域外接边框内的区域为热点区域；
响应于轮廓内白色区域数量大于1，将面积小于面积阈值的白色区域设为黑色，白色区域外接边框内的区域为热点区域。


3.根据权利要求2所述的一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：采用仅提取外层轮廓的轮廓提取算法提取白色区域的轮廓。


4.根据权利要求1所述的一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：对热点区域进行特征提取，获得电力设备的温度信息和温度超标区域，具体过程为，
根据读取的热点区域红外读数，获得电力设备的温度信息；
根据读取的热点区域红外读数，获得热点区域的红外热像灰度图，提取超过电力设备温度限制的所有像素点坐标，并进行颜色标记，获得温度超标区域。


5.根据权利要求4所述的一种基于红外热像处理的电力设备关键特征提取方法，其特征在于：计算温度超标区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：李桐，罗旺，沈力，杨卫东，于同伟，席丁鼎，陈得丰，夏源，徐华荣，崔漾，邵宝珠，刘扬，任帅，徐博宇，闫涛，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，南瑞集团有限公司，南京南瑞信息通信科技有限公司，国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32