基于轻量骨干网络和注意力结构的变电设备红外图像识别

变电站设备的实时状态监测对电网的安全稳定运行起着至关重要的作用。为实现复杂背景下变电站设备的快速、准确识别,提出了一种基于轻量型YOLO v5(you only look once v5)的红外图像识别方法。通过在骨干网络中引入Ghost卷积,实现网络轻量化,提升检测速度;并添加基于通道间信息交互策略的注意力模块,排除无关信息,增强目标显著度;在特征融合阶段,结合自注意力的改进C3模块来增强特征捕捉能力,提高网络精度;此外,网络引入Cluster NMS(non-maximum suppression)和EIOU(efficient intersection over union)损失来加速网络收敛。在包含3类变电设备的数据集上进行测试,网络的整体识别精度达到93.80%,速度达到0.0011s/张。与4种经典网络进行比较,实验结果表明,该文方法在提升网络精度的同时将平均耗时降低5.42%,模型的储存大小减少26.38%,能够满足变电站设备识别的准确性和实时性要求,为后续变电设备的故障诊断提供条件。

红外图像识别的Transformer频域可学习性方法

伴随工业自动化的发展,红外图像识别技术更多地应用于自动化生产领域。红外图像存在噪点多、图像质量差、色彩信息缺失等特点。针对上述特点,提出一种从红外图像频率信息出发,对红外图像进行识别的检测方法——红外图像频域检测方法(IFDM)。首先,有别于传统图像处理,该方法从频域角度出发,通过离散傅里叶变换,将图像信息变换到频域,有利于更好地把握红外图像特有的结构特征;其次,在频域进行可学习的频率信息筛选,增强了模型的特征提取能力;最后,引入了Transformer结构,相较于CNN结构,该结构能更好地整合图像中的全局信息。通过在3个特有的红外图像数据集上进行测试,与其他算法在准确率以及模型收敛速度层面进行比较,验证了该方法的可行性。

基于红外图像识别技术的隧道防火预警巡检方法

为了提高隧道火灾预防能力,基于红外图像识别技术设计了一套隧道防火预警系统。硬件部分采用红外CCD摄像头、红外光源和红外滤波光片,实现了红外图像的采集。利用树莓派4代开发板,对采集到的红外图像进行实时处理与识别,利用报警控制主机,完成隧道的防火预警。软件部分使用Python编程语言和模块化的思想,采用迁移学习和基于区域的全卷积网络算法,实现了红外图像的识别。试验结果表明,红外图像识别准确率可高达96%,系统运行12 h时,消耗的功率为100 W,红外图像识别准确率高。所设计的系统为下一步技术研究奠定了基础。

高炉温度场的红外图像识别检测方法及应用

针对高炉炉内温度场的分布及高炉布料的情况,提出了一种基于红外图像处理的高炉温度场检测方法。它通过红外图像处理来建立温度场分布模型,结合十字测温进行温度定标,实现了高炉温度场分布在线监视,为指导高炉布料提供了一种有效的途径。基于图像处理的温度检测技术具有非接触、低成本、易维护、实时性的特点,使其在冶金、建材、热电厂等场合有着广泛的应用前景。

一种基于红外图像识别的自动消防监控系统

在火灾燃烧时火焰的红外图像序列往往具有如下可识别特征：相邻图像边缘不稳定、图像序列具有一定的相似性等。因此图像识别的方法是大空间火灾自动报警的一种可行的解决方案。本文不仅提供了一个基于序列图像的火焰快速识别算法，也实际构成了一种具有该方法的多通道实时自动消防监控系统样机。

红外图像识别在舰船火灾中的应用分析

船舶上铺设有大量的电力输送线路,由于船舶电力系统的工况恶劣,往往会引发输电线路的短路、漏电等故障,进而引发舰船火灾,造成严重的人员伤亡和经济损失。火灾扑救的最佳时机是在火灾发生初期,因此,为了对船舶火灾事故防患于未然,研究一种行之有效的舰船火灾预防和报警系统有重要的意义。传统的船舶火灾报警系统普遍采用烟雾传感器和热传感器等作为火灾监测器,火灾监测的灵敏度较差且误报率高,具有一定的局限性。本文研究了一种基于红外图像识别技术的新型舰船火灾报警系统,并对该舰船火灾监测与报警系统的图像识别、边缘处理、平滑滤波等技术进行了详细的介绍。

基于红外图像识别技术的电力设备绝缘自动化检测研究

针对电力设备存在过热导致绝缘检测误差大的问题,提出基于红外图像识别技术的电力设备绝缘自动化检测方法。首先利用红外热成像技术获取变电设备异常发热图像,通过灰度分段处理实现图像增强,提高红外图像识别精度;其次通过计算介质损耗角对电容性漏电流的自适应进行分析,实现电力设备绝缘自动化检测;最后进行实验验证。实验结果表明,采用其红外过热绝缘点检测结果与实际值更为接近,且其相关电流、电压、电阻与电感与实际值接近,误差较小,具有一定的优势。

应用红外图像识别技术的电机滑模变结构同步控制方法

为了使电机机械部件按照标准要求运行、满足自动化生产需求,提出一种应用红外图像识别技术的电机滑模变结构同步控制方法。利用光学系统、扫描器、探测器和制冷机等设备,组成热成像系统,采集目标具体信息,通过空间域增强和灰度均衡操作,增强图像整体画质和均匀灰度值,利用Laplacian算子锐化图像边缘,丰富细节信息,保护图像背景,将静止坐标系变换为旋转坐标系,结合电机的电压、定子磁链与转矩方程,构建电机运动数学模型;针对滑膜同步控制器,预留图像传输接口,将图像信息转变为电信号,选取切换函数,设置函数切换、状态变量和等效3种控制规律,结合不同目标实际情况,完成滑膜变结构同步控制。仿真结果表明,该算法能够获得更多目标信息,提供丰富的控制依据,提高了电机滑模变结构同步控制过程的精准度和稳定性。

基于红外图像识别的输电线路故障诊断

随着我国社会经济的快速发展,人们生活水平的提高,人们对供电可靠性要求越来越高,作为电能输送的关键设备的输电线路正常运行与否尤为重要。基于此,对基于红外图像识别的输电线路故障诊断进行研究,从红外测温检测技术相关概述入手,分析红外测温检测技术对输电线路故障的检测相关内容,提出了红外热成像仪测温精度的影响因素及解决方法,进一步推进输电线路故障诊断工作的良好开展。

一种基于小波特征的红外图像识别方法

本文首先对原始红外图像进行适当的预处理,然后用由Gabor小波滤波器的线性组合所构成的复合滤波器提取红外图像的特征,并且用神经网络获取最佳复合滤波器参数,从而得到最佳的目标特征矢量。本文用两类方向相反(左向和右向)的低对比度红外坦克图像进行计算机仿真实验,取得了较好的识别结果。

基于红外图像处理的箱式变压器组件检测研究

为解决高原风电箱变巡视问题,减少巡视工作量,提高设备运行稳定性,针对基于红外图像处理的箱式变压器组件检测技术展开研究。构建YOLOv8模型作为本文实验的主要算法,在红外图像基础上,通过特征提取、目标检测头部网络、位置预测等步骤,设计检测算法,配置实验参数,训练模型。最后的实验结果表明,YOLOv8n模型mAP达到95.1%,在实验设备上识别速度达到0.35 s,与YOLOv3识别速度相比提升了74%,证明了YOLOv8算法在实际运用中可行性和有效性。

基于红外图像的矿石传送带托辊异常检测

为了解决传统的传送带托辊异常检测方法效率低、实时性差等问题,提出一种基于红外图像识别的托辊异常检测模型。通过现场采集并使用标签平滑和Mosaic数据增强处理对托辊红外图像数据集进行扩充,降低模型的训练成本。在特征提取模块提出使用GhostNet骨干特征提取网络,能够有效地降低特征提取所需成本。在特征融合模块,提出使用SPP-Net模块优化PaNet特征融合网络,增加模型的感受野。通过深度可分离卷积块简化模型结构,降低模型的计算量和参数量,并通过LeakyReLU激活函数提高模型的学习能力。试验结果表明:该检测模型能够有效识别托辊异常。在实际检测中,该方法在托辊检测中平均准确率达到94.9%,检测速度达到39.2 FPS,为矿山传送带托辊的准确高效巡检提供了保障。

基于FPGA的红外图像存储与回放系统设计

构建了一个基于FPGA的图像存储与回放系统,该系统能够记录红外热像仪输出的数字视频信号,回放时以原格式输出,同时还输出标准PAL格式的电视信号。介绍系统硬件设计及FPGA内部各模块的逻辑功能,并论述设计中的几个关键点。

基于5×5模板的红外小目标图像检测算法

针对天空背景下红外图像弱小目标的特点,提出了一种用于红外小目标检测的算法,在9个点及以上的目标中,传统图像预处理采用3×3模板达不到预期的效果,因此文中采用5×5,4×4的模板对红外图像进行中值滤波,灰度形态学等预处理,采用大规模可编程门阵列来实现,通过实测天空背景下的红外图像实验,表明了该算法能有效地检测出红外图像中的弱小目标。

基于谱分解的F-S最佳鉴别平面及舰船识别研究

Fisher最佳鉴别分析方法已在许多模式识别问题中取得成功应用。Fisher最佳鉴别分析建立在对Fisher最佳鉴别准则的最优化基础上。本文利用对类内矩阵 Sw进行谱分解 ,提出一种在类内矩阵 Sw 的零空间中求解F -S最佳鉴别平面的新方法。我们将此方法应用于红外舰船图象的特征抽取和识别的研究。实验结果表明了该方法的有效性。

数字图像处理技术在火焰测试中的应用

开发了基于VC++.NET的红外图像识别系统。应用该系统对固体推进剂发动机排气羽焰图像进行了数字图像处理,得到了排气羽焰的亮度分布,实现了固体推进剂发动机排气羽焰的分析与参数识别。处理结果表明,该系统达到了对固体推进剂发动机排气羽焰图像总体分析与参数识别的目的,为固体推进剂发动机排气羽焰的分析与参数识别提供了一种全新的方法。

SRM羽焰图像的检测与参数预估

应用基于VC++.NET开发环境自行开发的红外图像识别系统对固体火箭发动机排气羽焰图像进行了数字图像处理,实现了固体火箭发动机排气羽焰的分析。将数字图像处理技术引入到固体火箭发动机地面试车试验中,为固体火箭发动机排气羽焰的分析与参数辨识提供了一种新的、比较有效的方法,对火焰的基本参数,如火焰量值、长宽比、均值对比度、亮度最大像素点、复杂度等参数进行了计算处理,得到了较好的结果,达到了分析与识别的目的。

大数据处理技术在机器人红外巡检中的应用研究

为了实现智能电网要求的管理信息化、智能化的目标,本文提出了使用大数据处理技术处理巡检机器人自动巡检时采集的大量红外热像,达到提高机器人巡检效率的目的。

神经网络和模糊系统的融合技术及其在引信中的应用

简单介绍了神经网络和模糊系统的主要特点和差异 ,描述了如何根据它们的各自优点与不足来进行融合 :其一 ,利用神经网络来自动设计模糊系统 ;其二 ,利用模糊规则结构构造神经网络系统。提出了在成像引信飞机图象识别中 ,如何利用神经网络和模糊系统的融合技术构造一个模式分类器 ,来有效地对复杂弹目交会条件下的飞机红外图象进行分类。

An infrared human face recognition method based on 2DPCA

Aimed at the problems of infrared image recognition under varying illumination,face disguise,etc.,we bring out an infrared human face recognition algorithm based on 2DPCA.The proposed algorithm can work out the covariance matrix of the training sample easily and directly;at the same time,it costs less time to work out the eigenvector.Relevant experiments are carried out,and the result indicates that compared with the traditional recognition algorithm,the proposed recognition method is swift and has a good adaptability to the changes of human face posture.