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针对现有红外与可见光图像融合算法中存在融合图像的纹理细节不清晰,红外信息和纹理细节的显示不平衡等问 题,提出了一种基于注意力密集网络的伪彩色红外与可见光图像融合方法。首先对灰度的红外图像进行伪彩色处理再与彩 色的可见光图像组成多通道数据输入融合网络。其次,设计了一种由卷积层和带有注意力模块的密集连接块组成的生成器 网络结构,关注源图像的关键信息,增强网络提取源图像信息的能力。最后,利用红外像素、可见光像素、可见光梯度和红外 梯度构建内容损失函数,以保持融合图像中红外目标和纹理细节的平衡。与5种具有代表性的融合方法进行定性和定量比 较。结果表明,该方法所获得融合图像的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和互信息取得最优值,分别为31.6841、6.5581、 6.0096、3.0960。定量以及定性结果证明所提融合方法使融合图像具有更为丰富的纹理细节以及良好的视觉效果。 相似文献
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本文根据作者多年来在红外测温方面技术经验,总结和分析了运行中电气设备过热故障的红外热像图,并提出对各种高压运行设备过热故障的红外热像诊断技术和方法。 相似文献
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为了解决当前红外与可见光图像融合算法中易出现场景信息缺失、目标区域细节模糊、融合图像不自然等问题,提出一
种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络(ARDFusion)。 本文整体架构是一种自编码器网络,首先,利用存在
最大池化层的编码器对源图像进行多尺度特征提取,然后,利用注意力残差密集融合网络分别对多个尺度的特征图进行融合,
网络中的残差密集块可以连续存储特征并且最大程度地保留各层特征信息,注意力机制可以突出目标信息并获取更多与目标、
场景有关的细节信息。 最后,将融合后的特征输入到解码器中,通过上采样和卷积层对特征进行重构,得到融合图像。 本文提
出了一种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络,实验结果表明,较已有文献的其他典型融合算法,具有较好
的融合效果,能够更好地保留可见光图像中的光谱特性且红外目标显著,并在主观评价和客观评价方面都取得了较好的融合
性能。 相似文献
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为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用
图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。 借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。 并利用图像
的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图
层。 基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层。 再利用拉普拉
斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合。 实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具
备更为丰富的细节特征。 相似文献
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变电站红外图像中小目标众多并且环境复杂,导致现有检测算法精度较低,因此本文提出一种基于改进Centernet的变电设备红外检测方法。首先以Centernet作为基础模型,将FPN结构引入上采样网络以充分利用小目标特征信息,从而解决小目标难以被精确检测的问题;然后,为提升网络在复杂环境中检测的鲁棒性,通过在主干网络resnet50中嵌入注意力机制来提升网络对重要目标的关注;最后,采用CIOU损失替换中心点偏移损失和宽高损失的训练策略以加速网络收敛、提升训练效果。实验结果表明,本文方法在小目标检测和复杂环境检测中都能有较好的检测效果,检测精度相比改进前提升3.1%,达到92.7%,相比Faster R-CNN等现有方法精度更高,在变电设备红外检测中具有一定参考价值。 相似文献
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《高电压技术》2021,47(9):3246-3253
传统红外人工诊断方法难以应对变电站机器人、无人机自主巡检产生的海量红外图片,目前针对电流致热型缺陷较易识别,但缺少危害严重的电压致热型缺陷智能诊断方法研究,提出了一种基于旋转目标检测的变电设备电压致热型缺陷智能诊断方法。基于改进R3Det模型对瓷套进行旋转目标检测,基于Faster RCNN模型对红外图像中三相区域、套管、电流互感器等变电设备区域进行识别、定位;通过自动关联包含在三相区域中的同类设备,计算同类设备温差;基于温差阈值法进行电压致热型缺陷诊断。使用现场采集红外图像进行训练和测试,结果表明:目标检测平均精度均值为90.65%,电压过热型缺陷识别准确率达到81.39%,误报率为9.62%,实验结果证明所提方法能够有效地从红外图像中自动识别电压致热型缺陷,可为实现机器巡检作业红外诊断智能化奠定基础。 相似文献
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为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,本文利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方法。该方法将主辅思想引入到生成器的梯度和强度信息提取中,并提高了生成器卷积层的深度及浅层网络信息提取能力。在鉴别器中使用多分类器同时估计可见光和红外区域的分布。经过连续的对峙学习,使融合结果中具有显著的对比度和丰富的纹理细节信息。实验获得的信息熵及香农熵值为6.86、互信息值为13.72、标准差值为34.82、结构相似性值为0.71。对比实验结果表明,在主客观评价中,本文提出的方法获得更好的红外与可见光图像融合性能。 相似文献
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用红外技术诊断变电设备内部健康状况的可行性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过在大量例证基础上的归纳分析和简明的推算,指出在现有的技术水平上应用红外测试技术,开展对变电设备的在线检测是一项完全有可能而且很有意义的工作。 相似文献
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常规的变电设备红外图像识别特征提取以目标标点提取为主,识别速度慢,容易导致红外图像的缺陷误识率升高。为此,提出对基于全局注意力机制的变电设备红外图像识别方法的设计与验证分析。根据当前识别需求,先采集红外图像数据,通过多尺度的方式,提高识别速度,进行多尺度特征提取。以此为基础,设计全局注意力机制变电设备红外图像识别模型,采用阈值辅助判别的方式来实现图像识别。测试结果表明:在选定的3个阶段中,对比的2种辅助方法对红外图像的缺陷误识率均高达15%以上,而所设计的全局注意力机制变电设备红外图像识别组误识率被较好地控制在10%以下,说明此次在全局注意力机制的辅助下,设计的图像识别方法针对性更强,识别效率高,更为高效。 相似文献
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电气设备的发热故障一直是电力系统的一个老问题,严重影响供电设备正常的负荷输送,甚至酿成事故。红外检测技术的应用,对提高变电站电气设备的安全稳定运行和保障电力用户的持续可靠供电都有很重要的意义。多年来,湘西电网数10座变电站就是通过在日常运行维护中广泛应用红外检测技术,及时发现并处理设备发热缺陷, 相似文献
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高压电力设备红外图像的边缘检测 总被引:4,自引:0,他引:4
红外图像的边缘检测是红外图像目标识别以及进一步红外故障诊断的关键环节.文中讨论在高压电力设备故障红外诊断系统中对红外图像的预处理过程,并通过几种边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析,选用效果最优的边缘检测算子来实现红外图像的边缘检测.通过实例,验证了图像预处理和边缘检测方法的有效性. 相似文献
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介绍了红外诊断技术用于变电设备故障诊断的原理,阐述了红外诊断技术的特点,其适用范围包括导流回路的故障诊断、绝缘故障的诊断、铁磁损耗和涡流故障的诊断以及油浸设备缺油故障诊断。针对实际应用中发现的一些故障实例进行了分析探讨,归纳了红外诊断技术实际应用中的一些注意点。 相似文献
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变电设备是电力系统中的关键部分,维护其安全稳定运行具有重要意义。当变电设备发生故障时,需要及时、准确对其故障类型进行诊断。提出一种基于图像处理和半监督学习的变电设备故障类型诊断方法。对收集到的红外图像数据进行特征提取,将其中的温度特征、纹理特征和形状特征作为模型的参考向量;利用SMOTE算法,对有标签样本的少数类样本进行样本扩充;汇总样本数据,构建图半监督学习网络,并对其进行训练。相比于传统的有监督学习方法,该文提出的方法能够学习无标签样本数据中的信息。使用真实的样本数据进行测试,验证所提方法的有效性,实验结果表明利用特征提取、样本扩充以及半监督学习模型能够提高变电设备故障的分类准确度。 相似文献
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高压输电线路红外图像的边缘检测 总被引:10,自引:0,他引:10
高压输电线路的导线,金具及绝缘子串等的红外图像的特点有:边缘模糊,对比度差,空间域上存在孤立的点和小块噪声。采用中值滤波方法。在保护图像边缘细节信息的前提下有效地降低了图像空间域高频噪声,用分段线性灰度变换增强了图像边缘的对比度,提高了图像的温度分辨力和空间分辨力。通过对Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Prewit边缘算子、Laplace边缘算子和Laplace改进算子等常用边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析,选用Roberts算子完成了图像的边缘轮廓检测,并对不连续边缘进行跟踪和连接,得到了清晰连续的图像边缘,完成了高压输电线路红外图像的边缘特征提取。以一幅耐张绝缘子串的红外图像为应用实例,验证了图像预处理及边缘检测方法的有效性。 相似文献