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申请/专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司;上海交通大学

摘要：本发明适用于电力检测技术领域，提供了一种基于图像融合的电力设备运行故障检测方法及系统，采集电力设备部件的图像数据，对以上所述图像数据进行预处理，分别提取预处理后的红外热成像图像中的热故障区域分布图和可见光图像中的外形轮廓图，利用卷积神经网络算法分类识别热故障区域分布图和外形轮廓图，将热故障区域分布图和外形轮廓图输入卷积神经网络模型，利用双边滤波原理对热故障区域分布图进行滤波优化检测，获取热故障区域最终检测结果，利用基于DCT的hash方法识别外形轮廓图中的纹理异常检测结果或形状异常检测结果，将热故障区域分布图和外形轮廓图进行图像融合分析，输出故障信息，具备故障分析具体和直观的特点。

主权项：1.一种基于图像融合的电力设备运行故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集电力设备部件的图像数据，所述图像数据包括红外热成像图像和可见光图像，对以上所述图像数据进行预处理；分别提取预处理后的红外热成像图像中的热故障区域分布图和可见光图像中的外形轮廓图；利用卷积神经网络算法分类识别热故障区域分布图和外形轮廓图；其中，利用卷积神经网络算法分类识别热故障区域分布图和外形轮廓图的方法包括：将热故障区域分布图和外形轮廓图输入卷积神经网络模型；利用双边滤波原理对热故障区域分布图进行滤波优化检测，获取热故障区域最终检测结果；利用基于DCT的hash方法识别外形轮廓图中的纹理异常检测结果或形状异常检测结果；将热故障区域分布图和外形轮廓图进行图像融合分析，输出故障信息；所述对以上所述图像数据进行预处理的步骤，具体包括：在M*N点阵上对图像数据灰度采样，并加以量化获取处理后的数字图像；利用中值法或局部求平均法或k近邻平均法消除图像数据中的随机噪声；根据最小二乘法对图像数据进行校正；所述分别提取预处理后的红外热成像图像和可见光图像中的热故障区域分布图和外形轮廓图的步骤，具体包括：利用低秩矩阵恢复算法分别提取红外热成像图像和可见光图像同一位置的热故障区域分布图和外形轮廓图；利用亮度-对比度传递技术将热故障区域分布图和外形轮廓图的亮度值调节成一致；所述卷积神经网络模型存储有部件可见光图像标准库，所述利用基于DCT的hash方法识别外形轮廓图中的纹理异常检测结果或形状异常检测结果的步骤，具体包括：将外形轮廓图上标记有部件名称，并将标记有部件名称的外形轮廓图输入可见光图像标准库进行匹配，所述可见光图像标准库包括若干个纹理异常图像模板和形状异常图像模板；提取外形轮廓图上的局部纹理图像和局部形状图像；用基于DCT的hash方法分别计算局部纹理图像与纹理异常图像模板的hash值，得到h_1和h_2；用基于DCT的hash方法分别计算局部形状图像与形状异常图像模板的hash值，得到h_3和h_4；计算h_1和h_2之间的汉明距离dis_h1，计算h_3和h_4之间的汉明距离dis_h2；分别根据汉明距离dis_h1和汉明距离dis_h2计算得到局部纹理图像与纹理异常图像模板之间的相似度一以及局部形状图像与形状异常图像模板之间的相似度二，相似度即为匹配值；输出纹理异常检测结果或形状异常检测结果；其中，所述将热故障区域分布图和外形轮廓图进行图像融合分析，输出故障信息的步骤，具体包括：将热故障区域分布图和外形轮廓图进行纹理、形状、轮廓匹配；在轮廓匹配的前提下，确定纹理或形状是否匹配，当纹理匹配时，同时输出故障区域分布图以及相对应的纹理异常检测结果或形状异常检测结果。

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