基于深度學習和圖像梯度的電力設備紅外圖像分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010815221.X 申請日 -
公開（公告）號 CN112036410A 公開（公告）日 2020-12-04
申請公布號 CN112036410A 申請公布日 2020-12-04
分類號 G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 黃成軍;郭燦新;黃志方;邵震宇;李遙;劉丹丹 申請（專利權）人 華乘電氣科技股份有限公司
代理機構 上海兆豐知識產權代理事務所（有限合伙） 代理人 盧艷民
地址 200433 上海市楊浦區(qū)翔殷路128號11號樓D座207室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習和圖像梯度的電力設備紅外圖像分割方法，利用深度學習對紅外圖像進行特征挖掘完成第一次分割，結合紅外圖像溫度特征并利用圖像的梯度完成第二次分割，可有效提高邊界分割的精度；可分離出電氣設備關鍵部位的區(qū)域并保留電力設備原始的紅外圖像信息，為紅外圖像的診斷分析提供直接的、準確的數據支持；可提高紅外圖像的診斷效率和智能化水平，縮減人力成本，提高電力設備故障分析工作的效率和準確率。