基于红外—可见光联合的电缆充油终端易发热区域自动识别与温度提取

针对电缆充油终端发热缺陷诊断耗时耗力,且诊断准确率依赖人员经验的问题,明确了电缆充油终端的四个易发热区域,并提出一种基于红外—可见光联合的易发热区域自动识别和温度提取方法.步骤如下:利用尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法将红外图像和可见光图像进行配准,得到红外—可见光图像对.利用其中的可见光图像进行目标检测,识别出4个易发热区域,映射到图像对中的红外图像上并进行裁剪,将易发热区域红外图像碎片输入温度提取程序,利用输出的区域最高温度进行诊断.对比实验表明,利用可见光图像训练目标检测算法YOLOv5网络并进行检测,FPS达到90,mAP@0.5达到95.8%,比利用红外图像速度快且精度高.该方法可以快速准确地实现易发热区域自动识别和温度提取,提高电缆运检人员的工作效率和电缆充油终端发热缺陷的诊出率.