【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员知道，本专利技术可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等），还可以是硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本专利技术还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器（ram），只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，...
【技术保护点】
1.一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述预处理包括高光谱图像黑白校正、高光谱图像多元散射校正和红外图像去噪，其中红外图像去噪用于去除高压套管红外图像中的乘性噪声、高斯噪声、椒盐噪声，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述特征波长提取的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述图像特征提取用于提取高...
【技术特征摘要】
1.一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述预处理包括高光谱图像黑白校正、高光谱图像多元散射校正和红外图像去噪，其中红外图像去噪用于去除高压套管红外图像中的乘性噪声、高斯噪声、椒盐噪声，具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述特征波长提取的具体步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述图像特征提取用于提取高压套管红外图像的图像特征，具体步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述温度特征提取用于将高压套管红外图像的温度值转换为灰度值，将温度最低点的灰度值设为0，将温度最高点的灰度值设为255，灰度值用下式表示：
6.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述污秽湿度检测单元基于bp神经网络构建，输入层神经元节点数为15，输入层的输入为提取到的高压套管高光谱图像的特征波长和高压套管红外图像的温度特征，隐含层神经元节点数为8，输出层神经元节点数为1，输出层的输出为污秽湿度信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于目标识别的高压套管表面污秽监测方法，其特征在于，所述污秽成分检测单元包括第一dnn回归模型、第二dnn回归模型和第三dnn回归模型3个dnn回归模型，其中第一dnn回归模型和第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：张锦程，杨铭，杨恒思，陈梓贤，
申请(专利权)人：南京中鑫智电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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