【摘 要】
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传统SF_6泄漏检测耗费大量人力物力。针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法。使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF_6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF_6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注。实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF_6泄漏视频能够准确标记出
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61906021),江苏省教育厅2018年师资队伍建设第二批专项经费(优秀骨干教师)。
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传统SF_6泄漏检测耗费大量人力物力。针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法。使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF_6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF_6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注。实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF_6泄漏视频能够准确标记出SF_6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71%。
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