基于超像素图像分割的变电设备故障诊断研究

• 作者: 孙启悦 王龙
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 超像素 图像分割 红外 Python 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 数据价值挖掘专刊
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: TM732
• 字数: 2059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201712017

摘要

红外图像是电力大数据中一种典型的非结构化数据,对变电设备的故障诊断有着至关重要的作用.利用SLIC超像素图像分割技术对变电设备红外图像进行分割,通过HSV颜色空间转换后,动态地设定色调(H)阈值,提取出发热故障区域.实验表明,所采用方法能准确快速地提取变电设备发热故障区域,提高了红外图片的分析效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王龙		6	16	2.0	4.0
2	孙启悦		1	7	1.0	1.0