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申请/专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院

摘要：本发明公开了一种基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法，其包括获取待检测绝缘子的高光谱图像和红外热图像，并将高光谱图像和红外热图像中的绝缘子盘面划分为若干面积相同区域；提取高光谱图像和红外热图像在每个区域的高光谱特征和红外特征，并对每个区域的高光谱特征和红外特征进行融合形成检测曲线；将所有的检测曲线与融合曲线库中若干融合曲线进行匹配，将匹配度最高的融合曲线的盐密值作为检测曲线的盐密值；累加所有区域盐密值，根据累加后的总盐密值确定待检测绝缘子的污秽等级。

主权项：1.基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法，其特征在于，包括：S1、获取待检测绝缘子的高光谱图像和红外热图像，并将高光谱图像和红外热图像中的绝缘子盘面划分为若干面积相同区域；S2、提取高光谱图像和红外热图像在每个区域的高光谱特征和红外特征，并对每个区域的高光谱特征和红外特征进行融合形成检测曲线；S3、将所有的检测曲线与融合曲线库中若干融合曲线进行匹配，将匹配度最高的融合曲线的盐密值作为检测曲线的盐密值；S4、累加所有区域盐密值，根据累加后的总盐密值确定待检测绝缘子的污秽等级；对检测曲线与融合曲线进行匹配的方法包括：S31、计算检测曲线与融合曲线的波峰偏移量和波谷偏移量： ，其中，为第g个波峰的反射率差值；为第g个波峰波长差值；为第p个波谷的反射率差值；为第p个波谷波长差值；t为检测曲线中波峰总数；f为检测曲线中波谷总数；S32、剔除的融合曲线，M为预设偏移量，并分别对所有检测曲线和余下融合曲线在[0，1]内进行积分，得到积分值；S33、根据检测曲线和融合曲线的积分值，计算每条检测曲线的积分差向量： T i =（|hi-H1|，|hi-H2|…|hi-Hq|）其中，|hi-Hq|为第i条检测曲线与第q条融合曲线的积分差；Ti为第i条检测曲线的积分差向量hi和Hq分别为第i条检测曲线和第q条的融合曲线积分值；||为绝对值符号；S34、积分差向量中积分差最小的元素所对应的融合曲线与检测曲线的匹配度最高；待检测绝缘子的高光谱特征的提取方法包括：S21、对高光谱图像进行灰度处理，并在每个区域内对积污部分进行边缘检测，生成掩膜去除绝缘子基材信息；S22、提取每个区域中的所有光谱数据，并计算每个区域的平均光谱；S23、删除每个区域中最大峰值反射率与该区域的平均光谱的差值大于预设阈值的光谱曲线及反射率大于预设反射率的光谱曲线；S24、计算每个区域余下光谱曲线的平均光谱曲线；S25、提取平均光谱曲线在每个子波段区间特征波长下的反射率，作为该区域的高光谱特征；红外特征的提取方法包括：A1、对红外热图像进行灰度处理，得到标准样本每个像素点灰度值及灰度区间；A2、统计绝缘子盘面不同灰度值出现的概率值，得到灰度概率曲线，作为各区域的红外特征；高光谱特征和红外特征进行融合的方法包括：C1、将高光谱特征波长值和灰度值分别进行归一化处理，归一化后得到的特征波长区间和灰度区间均在[0，1]；C2、提取灰度概率曲线上灰度值等于归一化后特征波长值的点所对应的灰度概率，将其和该特征波长下的反射率值进行叠加，得到K个融合特征值；C3、在区间[0，1]内对融合特征值进行曲线拟合得到融合曲线。

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