基于红外图像的避雷器故障检测方法

• 作者: 卢彬 姚强 朱海峰 李世昌 李甲骏 谷振富 高冠群
• 来源期刊: 红外
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 避雷器 SIFT K-means++聚类
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8785.2018.01.003

摘要

在电力系统中,利用计算机视觉和图像处理技术对避雷器进行故障检测,在保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.提出了一种基于红外图像的避雷器故障检测方法.该方法首先对输入图像进行预处理,利用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)描述子和K-means++算法训练视觉字典精确定位避雷器,然后利用线性谱聚类对选择出的区域进行分割,最后通过分析避雷器热像的特征,实现避雷器故障的检测.实验结果说明所提出的算法可以有效地检测避雷器故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高冠群		12	11	3.0	3.0
2	李甲骏		18	19	3.0	4.0
3	谷振富		19	19	2.0	3.0
4	朱海峰		14	10	2.0	3.0
5	李世昌		8	7	2.0	2.0
6	卢彬		10	4	1.0	2.0
7	姚强		2	3	1.0	1.0