电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法

摘要：

电力设备故障会导致停电事故,影响电网的安全稳定运行.根据电力设备运行时会产生热量的特点,提出一种电力设备的红外与可见光图像配准方法,便于进行异常发热故障检测.首先通过Sobel边缘检测算子提取电力设备的红外与可见光图像的边缘信息,得到边缘图像;然后通过SuperPoint算法检测2幅边缘图像的特征点并计算描述子,利用Su-perGlue算法对特征点进行匹配;最后通过最小二乘法计算仿射变换模型参数,实现电力设备的红外与可见光图像配准.实验结果表明本文方法能够对电力设备的红外与可见光图像进行高精度的配准.

关键词：图像配准、电力设备、边缘图像、深度学习、神经网络

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省重点研发项目;国网常州供电公司项目

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：31-36,42