10.3969/j.issn.1000-386x.2021.06.022
基于多特征与DCNN的红外SF6泄漏检测方法研究
传统SF6泄漏检测耗费大量人力物力.针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法.使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注.实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF6泄漏视频能够准确标记出SF6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71％.
SF6泄漏、混合高斯模型、HSV颜色空间、膨胀卷积神经网络
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;江苏省教育厅师资队伍建设第二批专项
2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
134-142,160
