[发明专利]一种基于红外图像的电力设备状态智能预警方法

摘要

本发明属于电力系统领域，涉及红外热成像技术对电力设备进行故障检测的应用，尤其涉及一种基于红外图像的电力设备状态智能预警方法，即为：构建红外图谱库‑图像处理‑字符区域识别‑界限分割‑字符识别‑构建人工神经网络‑得出预警分析报告。本发明实现了基于红外图像的电力设备健康状态评价和智能预警，可实现红外图像的高效管理、自动提取电气设备红外图像各种特征参数；设计了适用于电气设备最高运行温度预测人工神经网络，以负荷电流、大气温度、相对湿度、反射系数、反射温度、拍照距离、辐射系数为输入，实现了电气设备最高运行温度预测。基于预测的最高运行温度，实现了电力设备健康状态评价和智能预警。

主权项

1.一种基于红外图像的电力设备状态智能预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：第一步，基于红外图像的字符识别构建红外图谱库，并获取系统运行数据；第二步，对图像进行预处理，消除图像中的噪声干扰，增强图像的质量；第三步，灰化后的图像采用固定阈值的二值化实现存在字符的区域的识别；第四步，采用投影法对二值化后的图像做垂直和水平投影，把投影后的波谷作为分割界限；第五步，用模板匹配法进行字符识别，把分割后的字符放缩到与模板相同大小尺寸进行匹配，选择最佳匹配作为结果；第六步，通过红外图谱库中的最高温度、大气温度、相对湿度、反射系数、反射温度、拍照距离、辐射系数，结合电气设备负荷电流运行数据构建用于电气设备运行状态智能预警和电气设备健康状态诊断的人工神经网络；第七步，结合神经网络的模式识别结果，采用C#操作Office编程技术，自动成红外图像的预警分析报告。