面向电力设备红外图像的温度值识别算法
为了快速准确地识别出红外图像中温度值实现缺陷检测,提出了面向电力设备红外图像的温度值识别算法.针对温度值区域背景复杂的问题,根据红外图像直方图自适应确定阈值进行预处理;结合轮廓与相对位置信息,准确定位温度值区域,并实现字符分割;建立温度值图像数据集,采用卷积神经网络进行训练和测试;基于MATLAB的App Designer模块,设计温度值识别与记录系统.结果证明,该算法对温度值识别准确率达到98.6%,高于传统的字符识别算法,能够实现快速识别与准确记录温度值,有效降低了电力巡检人员的劳动强度.
电力设备、红外图像、自适应阈值、图像分割、字符识别、卷积神经网络、缺陷检测、仿真系统
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏高校优势学科建设工程项目;德岛大学研究集群项目
2022-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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