基于hu不变矩的红外图像电力设备识别

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1、第A-PDFSplitDEMO:Purchasefromwww.A-PDF.comtoremovethewatermark30卷第1期机电工程Vol.30No.12013年1月JournalofMechanical&ElectricalEngineeringJan.2013DOI：10.3969/j.issn.1001-4551.2013.01.002基于Hu不变矩的红外图像电力设备识别*11*222陈俊佑，金立军，段绍辉，姚森敬，赵灵（1.同济大学电子与信息工程学院，上海201804；2.深圳供电局有限公司，

2、广东深圳518010）摘要：针对电力系统红外故障检测中对电力设备的人工识别效率低、实时性差等问题，提出了根据红外热图温度信息获取独立的电力设备图像，采用计算机图像处理技术实现对电力设备高效、准确识别的方法。首先，通过红外图像中的温度信息寻找设备中高温点作为种子点，采用区域生长方法有效地去除了背景，获得了整个电力设备的二值图像；然后，选取Hu不变矩作为图像特征提取方法，并对其做出了改进，计算了该二值图像的Hu不变矩，构成了电力设备的特征向量；最后，设计了BP神经网络分类器做分类识别，可用于结合温度信息实现电力系统

3、中电力设备红外图像的故障识别。研究结果表明，该电力设备识别方法对CT、变压器、母线接头、避雷针将军帽等电力设备的识别率高、耗时少，具有良好的应用前景。关键词：电力设备识别；红外图像；Hu不变矩；区域生长；BP神经网络中图分类号：TM76；TP39文献标志码：A文章编号：1001-4551（2013）01-0005-04PowerequipmentidentificationininfraredimagebasedonHuinvariantmoments11222CHENJun-you，JINLi-jun，DUA

4、NShao-hui，YAOSen-jing，ZHAOLing（1.CollegeofElectronicandInformationEngineering，TongjiUniversity，Shanghai201804，China；2.ShenzhenPowerSupplyCo.，Ltd.，Shenzhen518010，China）Abstract：Aimingattheproblemsoflowefficiencyandpoorreal-timebymanualofpowerequipmentrecognit

5、ioninpowersysteminfrareddetection，digitalimageprocessingwasproposedtorealizetheefficientandaccuraterecognitionbasedontheimagesobtainedfromtheInfraredimage.Firstly，thehightemperaturepointwasfoundasseedinpowerequipmentfromthemessageofinfraredtemperature.Thebac

6、kgroundwasremovedeffectivelybyregiongrowingmethodtoobtainthebinaryimageofentireequipment.Secondly，Huinvariantmomentsanditsimprovedalgorithmwereselectedasthemethodsoffeatureextraction.Huinvariantmomentsofbinaryimageswerecalculated，andfeaturevectorsofpowerequi

7、pmentwereobtained.Finally，classifierbasedonBPneuralnetworkwasdesignedtoachievedifferentpowerequipmentrecognition，whichwillbeusedinfaultdiagnosiswithtemperaturemessage.Theresearchresultsindicatethat，thismethodcanreceiveahighrecognitionratefordifferentequipmen

8、tandhaslesstime-consuming，sothatitwillgetagoodprospect.Keywords：powerequipmentidentification；infraredimage；Huinvariantmoments；regiongrowing；BPneuralnetwork障。热缺陷是由于设备损坏产生的局部过热，是电力0引言故障中最常见的一种，热缺陷