[发明专利]一种局部放电图像匹配深度学习方法

摘要

本申请提供一种局部放电图像匹配深度学习方法，包括通过提取局部放电近景图和局部放电远景图的矩特征，获取近景特征点概率图和远景特征点概率图，并通过空间变换网络得到近景变换矩阵参数和远景变换矩阵参数，从而得到近景特征点和远景特征点，基于图像匹配算法对两者特征点进行匹配，得到局部放电近景图在局部放电远景图中所对应的位置，通过卷积神经网络对所述局部放电的放电类型进行识别。本申请提出一种局部放电图像匹配深度学习方法，能够将不同尺度，不同视角下的局部放电图像进行匹配定位，改善了由于局部放电近景图和局部放电远景图中尺寸和视角差异对不同放电类型的图像造成的影响，从而提高了对整个局部放电图像的识别精度。