【摘 要】
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当前，电气设备异常检测方法主要是单独提取特征点，利用人工规则库进行异常检测，无法挖掘异常特征之间的关联度，导致电气设备运行异常感知准确率低。对此，提出一种基于机器视觉和动态阈值的电气设备运行异常关联感知方法。利用机器视觉中的小波滤波器描述电气设备运行异常兴趣点，并在坐标系中确定基准方向，借助描述符，将兴趣点转换为可识别的参数；优化感知设备结构，增加可感知的状态信息；设计基于动态阈值的电气设备运行异
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当前，电气设备异常检测方法主要是单独提取特征点，利用人工规则库进行异常检测，无法挖掘异常特征之间的关联度，导致电气设备运行异常感知准确率低。对此，提出一种基于机器视觉和动态阈值的电气设备运行异常关联感知方法。利用机器视觉中的小波滤波器描述电气设备运行异常兴趣点，并在坐标系中确定基准方向，借助描述符，将兴趣点转换为可识别的参数；优化感知设备结构，增加可感知的状态信息；设计基于动态阈值的电气设备运行异常关联感知流程，完成异常关联感知方法设计。实例测试结果表明，该方法的异常感知准确率、精度、召回率、假阳性均在80%以上，提高了电气设备运行异常感知准确率。
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