[发明专利]基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法

说明书

本发明公开了一种基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法，其包括获取待检测绝缘子的高光谱图像和红外热图像，并将高光谱图像和红外热图像中的绝缘子盘面划分为若干面积相同区域；提取高光谱图像和红外热图像在每个区域的高光谱特征和红外特征，并对每个区域的高光谱特征和红外特征进行融合形成检测曲线；将所有的检测曲线与融合曲线库中若干融合曲线进行匹配，将匹配度最高的融合曲线的盐密值作为检测曲线的盐密值；累加所有区域盐密值，根据累加后的总盐密值确定待检测绝缘子的污秽等级。

技术领域

本发明涉及绝缘子污秽检测技术，具体涉及一种基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法。

背景技术

绝缘子污闪是电力系统长期运行需面临的传统问题，而在积污阶段准确评估绝缘子污秽程度，可合理安排清扫周期，为污闪的防治提供理论指导。论文“基于高光谱与红外技术融合的绝缘子污秽程度检测方法”利用高光谱与红外图像技术，建立了基于信息融合的绝缘子污秽程度检测模型，以实现对绝缘子污秽程度。

现有论文在基于高光谱与红外技术对绝缘子污秽程度进行检测时，每扩充或更新一次数据都需要重新进行特征融合，重新建立检测模型，并且当数据量越来越大时，模型的计算效率降低，精确度也会受到影响，因此检测非常具有局限性。同时论文中的方法不能直观体现出绝缘子污秽程度的融合特征，无法及时掌握绝缘子污秽变化情况以及对污秽发展做出预测。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法解决了现有污秽检测方法不能反映污秽状态变化状况的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于信息融合的绝缘子污秽程度检测方法，其包括：

S1、获取待检测绝缘子的高光谱图像和红外热图像，并将高光谱图像和红外热图像中的绝缘子盘面划分为若干面积相同区域；

S2、提取高光谱图像和红外热图像在每个区域的高光谱特征和红外特征，并对每个区域的高光谱特征和红外特征进行融合形成检测曲线；

S3、将所有的检测曲线与融合曲线库中若干融合曲线进行匹配，将匹配度最高的融合曲线的盐密值作为检测曲线的盐密值；

S4、累加所有区域盐密值，根据累加后的总盐密值确定待检测绝缘子的污秽等级。

本发明的有益效果为：本方案通过将待测绝缘子融合特征曲线与融合特征曲线标准库中曲线进行匹配从而得到待测绝缘子盐密值，融合特征曲线的变化情况，从而反映出污秽状态的变化情况，相对现有技术而言，本方案更能直观体现出绝缘子污秽程度的融合特征，及时掌握绝缘子污秽变化情况以及对污秽发展做出预测，有利于工作人员提前制定清扫计划，对减少污闪事故发生具有重要意义；

进一步地，对检测曲线与融合曲线进行匹配的方法包括：

S31、计算检测曲线与融合曲线的波峰偏移量θ₁和波谷偏移量θ₂：

其中，Δy_g为第g个波峰的反射率差值；Δλ_g为第g个波峰波长差值；Δy_p为第p个波谷的反射率差值；Δλ_p为第p个波谷波长差值；t为检测曲线中波峰总数；f为检测曲线中波谷总数；

S32、剔除θ₁+θ₂M的融合曲线，M为预设偏移量，并分别对所有检测曲线和余下融合曲线在[0，1]内进行积分，得到积分值；

S33、根据检测曲线和融合曲线的积分值，计算每条检测曲线的积分差向量：