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基于Faster R-CNN图像处理的变电站异常设备红外检测方法
1
作者
蒋健
刘年
孙超
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期157-164,共8页
针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并...
针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并对图中的变电站设备进行识别;采用大津算法结合图像灰度值的特殊性对图像进行分割与图像配准;Faster R-CNN则用于对比判断设备是否处于故障状态并分析原因。实验测试结果表明,所提方法对于多种故障设备的识别准确率均在90%以上,具有较优的鲁棒性。
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关键词
智能变电站
一次设备
故障检测
红外图谱
图像处理
OSTU算法
图像灰度值
Faster
R-CNN模型
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN图像处理的变电站异常设备红外检测方法
1
作者
蒋健
刘年
孙超
机构
广东省电力公司电力科学研究院变电管理一所
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期157-164,共8页
基金
广东省自然科学基金项目(2018A030307033)。
文摘
针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并对图中的变电站设备进行识别;采用大津算法结合图像灰度值的特殊性对图像进行分割与图像配准;Faster R-CNN则用于对比判断设备是否处于故障状态并分析原因。实验测试结果表明,所提方法对于多种故障设备的识别准确率均在90%以上,具有较优的鲁棒性。
关键词
智能变电站
一次设备
故障检测
红外图谱
图像处理
OSTU算法
图像灰度值
Faster
R-CNN模型
Keywords
intelligent substation
primary equipment
fault detection
infrared image
image processing
OSTU algorithm
image gray value
Faster R-CNN model
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Faster R-CNN图像处理的变电站异常设备红外检测方法
蒋健
刘年
孙超
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
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