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基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展
被引量：
4
1
作者
刘传洋
吴一全
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第6期2171-2195,I0011,共26页
在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像...
在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先,概述电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程;然后,阐明基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法,从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结;阐述基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障;最后,指出基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题,基于现有的深度学习技术和最近的研究思路,对未来研究工作进行展望。
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关键词
电力设备识别
发热故障诊断
红外
图像
传统图像处理
深度学习
视觉检测
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职称材料
基于图像感兴趣区域融合特征的PM_(2.5)浓度预测方法
被引量：
1
2
作者
张雨琪
焦瑞莉
+2 位作者
薄宇
陶益凡
王立志
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期207-216,共10页
通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区...
通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM_(2.5)浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。
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关键词
大气污染监测
PM_(2.5)浓度
感兴趣区域
传统图像处理
深度学习
融合特征
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职称材料
基于卷积神经网络的漏液视觉检测
被引量：
3
3
作者
李思寒
仇怀利
+1 位作者
吴佳
沈彦
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期741-750,共10页
针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样...
针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样本,避免过拟合状态,实现了对复杂管道的漏液快速自动检测。在工业现场,该方法可以准确识别漏液并减小噪声干扰的影响。最终通过与多种图像处理方法作对比验证了本文算法的优越性。结果表明,该算法测试准确率可以达到99.44%,预测准确率达到97.0%,高于传统图像处理算法的准确率,且单张图片预测时间约0.2 s,满足工业现场的检测需求。
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关键词
漏液检测
传统图像处理
VGG16模型
早停法
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职称材料
题名
基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展
被引量：
4
1
作者
刘传洋
吴一全
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第6期2171-2195,I0011,共26页
基金
国家自然科学基金项目(61573183)
高校自然科学研究项目(2023AH052358,CZ2022ZRZ07)。
文摘
在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先,概述电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程;然后,阐明基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法,从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结;阐述基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障;最后,指出基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题,基于现有的深度学习技术和最近的研究思路,对未来研究工作进行展望。
关键词
电力设备识别
发热故障诊断
红外
图像
传统图像处理
深度学习
视觉检测
Keywords
power equipment identification
thermal fault diagnosis
infrared image
traditional image processing
deep learning
vision detection
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于图像感兴趣区域融合特征的PM_(2.5)浓度预测方法
被引量：
1
2
作者
张雨琪
焦瑞莉
薄宇
陶益凡
王立志
机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
中国科学院大气物理研究所中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室
中国科学院大气物理研究所公共技术服务中心
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期207-216,共10页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类-XDA19040202)
北京信息科技大学其他纵向项目(20190193)。
文摘
通过图像预测PM_(2.5)浓度的准确性,在很大程度上取决于模型所选用的特征参数。为丰富特征参数的表达,设计了一种基于图像传统特征与深度特征充分融合的PM_(2.5)浓度预测方法。首先,根据不同PM_(2.5)浓度下的成像差异,选定图像感兴趣区域,解决图像尺寸过大导致的模型运算效率较低问题。然后,针对所选取的局部图像,利用传统图像处理方法手动设计并提取图像浅表视觉特征,同时利用卷积神经网络自动提取图像深层语义特征。最后,将两种特征融合,交由卷积神经网络的全连接层实现对PM_(2.5)浓度的回归预测。预测误差比对结果显示,相比使用单种特征,使用融合特征能够有效提高模型的预测性能。
关键词
大气污染监测
PM_(2.5)浓度
感兴趣区域
传统图像处理
深度学习
融合特征
Keywords
air pollution monitoring
PM_(2.5)concentration
region of interest
traditional image processing
deep learning
fusion features
分类号
X830.2 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的漏液视觉检测
被引量：
3
3
作者
李思寒
仇怀利
吴佳
沈彦
机构
合肥工业大学电子科学与应用物理学院
上海西派埃智能化系统有限公司
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期741-750,共10页
文摘
针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样本,避免过拟合状态,实现了对复杂管道的漏液快速自动检测。在工业现场,该方法可以准确识别漏液并减小噪声干扰的影响。最终通过与多种图像处理方法作对比验证了本文算法的优越性。结果表明,该算法测试准确率可以达到99.44%,预测准确率达到97.0%,高于传统图像处理算法的准确率,且单张图片预测时间约0.2 s,满足工业现场的检测需求。
关键词
漏液检测
传统图像处理
VGG16模型
早停法
Keywords
liquid leakage detection
traditional image processing
VGG16 model
early stopping
分类号
P391.4 [天文地球—地球物理学]
U179.8 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展
刘传洋
吴一全
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于图像感兴趣区域融合特征的PM_(2.5)浓度预测方法
张雨琪
焦瑞莉
薄宇
陶益凡
王立志
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的漏液视觉检测
李思寒
仇怀利
吴佳
沈彦
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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