[发明专利]一种电流互感器的红外图像中温度异常点检测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202111351975.5 申请日: 2021-11-16
公开(公告)号: CN114119518A 公开(公告)日: 2022-03-01
发明(设计)人: 郭思华;李小平;朱珠;刘佳;王谦;廖玉祥;肖强;刘家权;陈伟;余欣玺;赵宇琪;彭姝迪 申请(专利权)人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院;国网重庆市电力公司;国家电网有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06V10/25;G06K9/62;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q50/06
代理公司: 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 代理人: 王会改
地址: 401123 重庆市渝北*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 电流 互感器 红外 图像 温度 异常 检测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种电流互感器的红外图像中温度异常点检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取包含电流互感器的红外图像,从所述红外图像中标注出所述电流互感器区域作为待检测区域;

获取所述待检测区域内所有像素点对应的温度值,计算所述所有像素点对应的温度值的数学期望值;

将所述数学期望值作为所述待检测区域的期望温度值,得到所述待检测区域的目标像素点集合;

根据像素点间距和点距,将目标像素点集合中的目标像素点划分为多个目标像素组;

将所述多个目标像素组中的像素点个数进行判断,实现对待检测区域温度异常点的检测。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述红外图像中提取出待检测电流互感器区域的具体步骤为:

预先训练目标识别模型;

所述目标识别模型为利用样本数据集训练卷积神经网络结构所得,样本集包含多张样本图像,各样本图像均为标注电流互感器区域的红外图像;

将原始红外图像输入至所述目标识别模型中,得到标注待测电流互感器所处目标区域的红外图像。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述数学期望值作为所述待检测区域的期望温度值,得到所述待检测区域的目标像素点集合包括:

将所述待检测区域内温度值高于所述期望温度值的像素点视为目标像素点,从而得到目标像素点集合。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据像素点间距和点距,将目标像素点集合中的目标像素点划分为多个目标像素组包括:

根据像素点间距等于点距则分为一组的原则,将各目标像素点进行分组,将目标像素点集合中的目标像素点划分为多个目标像素组。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述点距为红外相机的点距,所述红外相机的点距取决于所述红外相机的屏幕尺寸与分辨率的比值,令所述点距为L,所述红外相机的屏幕尺寸为d1*d2,分辨率为b1*b2,则L=d1/b1=d2/b2,对于同一红外相机其屏幕尺寸和分辨率应为同一值,即点距L为固定值。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述多个目标像素组中的像素点个数进行判断,实现对待检测区域温度异常点的检测包括:

若所述目标像素组中的像素点个数超过预设区域上限的像素组标记为异常像素组,则其对应的区域即为温度异常点;

若所述目标像素组中的像素点个数在预设区域内的像素组标记为疑似像素组,则其对应的区域即为疑似温度异常点。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述多个目标像素组中的像素点个数进行判断,实现对待检测区域温度异常点的检测还包括:

当所述目标像素组中的像素点个数小于预设区域下限时,所述目标像素组标记为疑似噪点,其对应的区域即为疑似噪点。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述多个目标像素组中的像素点个数进行判断,实现对待检测区域温度异常点的检测之后,所述方法还包括:

标记所述红外图像并对其进行编码,标注所述目标像素点所在区域的坐标信息、所述待检测区域的异常状况对应的像素点的位置信息及所述待检测电流互感器的设备参数信息,以作为所述红外图像的属性信息进行存储。

9.一种电流互感器的红外图像中温度异常点检测系统,其特征在于,包括:

标注模块,用于获取包含电流互感器的红外图像,从所述红外图像中标注出所述电流互感器区域作为待检测区域;

计算模块,用于获取所述待检测区域内所有像素点对应的温度值,计算所述所有像素点对应的温度值的数学期望值;

统计模块,用于将所述数学期望值作为所述待检测区域的期望温度值,得到所述待检测区域的目标像素点集合;

划分模块,用于根据像素点间距和点距,将目标像素点集合中的目标像素点划分为多个目标像素组;

判断模块,用于将所述多个目标像素组中的像素点个数进行判断,实现对待检测区域温度异常点的检测。

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