基于NSST图像融合的变电站开关状态识别 |
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作者单位: | 国网湖北省电力有限公司检修公司,武汉430072;武汉大学电气与自动化学院,武汉430072 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;湖北省电力公司科技项目 |
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摘 要: | 针对变电站中开关状态图像识别易发生误判的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像融合的变电站开关图像识别方法。该方法采用可见光和红外光双摄像模式,得到开关可见光图像和红外图像,根据两者的特点与互补特性,采用基于NSST的图像融合算法对可见光图像和红外图像进行融合,生成含有两种开关图像丰富细节信息和特征量的融合图像,采用改进加速稳健特征(SURF)算法对融合图像进行目标特征量提取和匹配,再采用基于混沌布谷鸟(CCS)算法的多阈值图像分割技术进行处理,最后基于霍夫变换得到开关臂和触点所在直线的斜率,根据两者角度差判别开关状态。仿真实验表明:所提方法对闭合与断开状态隔离开关的识别率分别为94.4%和100%,验证了所提方法的有效性。
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关 键 词: | 开关状态识别 图像融合 特征匹配 多阈值分割 霍夫变换 |
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