【摘 要】
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为了解决在线自动识别电力设备并进行相应热故障诊断问题,提出一种基于全景温度场的变电站设备在线自动识别与诊断方法。首先,离线采集若干变电站的红外热像,通过基于SIFT特
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)项目(2014AA015104);国家自然科学基金资助项目(61472002);安徽省电力公司科技项目(521200130M0U,5212M01353B4);国家科技支撑计划项目(2012BAH95F01)
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为了解决在线自动识别电力设备并进行相应热故障诊断问题,提出一种基于全景温度场的变电站设备在线自动识别与诊断方法。首先,离线采集若干变电站的红外热像,通过基于SIFT特征的图像拼接方法对这些热像进行拼接,构建变电站全景温度场,并手动标注全景温度场中的设备。其次,对于一幅在线的包含特定设备的热红外热像,在已构建的全景温度场中通过特征匹配的方式自动定位该设备,进而有效地对设备进行识别,然后依据设备类型自动诊断热故障的发生。最后,在真实的变电站场景中进行实验,验证了本文方法的有效性和实用性。
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