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题名异构图像融合算法及其在电力设施检测中的应用研究
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作者
贾梦涵
刘刚
徐世杰
吴双应
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机构
上海电力大学自动化工程学院
重庆大学能源与动力工程学院
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出处
《发电技术》
CSCD
2024年第3期558-565,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62203224)
上海市地方院校能力建设专项计划项目(22010501300)。
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文摘
【目的】电力设施的及时、准确检测对保障能源供应的可靠性至关重要,而单一传感器在电力设施检测中存在一定的局限性,为此,提出了一种基于显著性检测的多尺度特征异构图像融合算法。【方法】采用边缘制导网络从红外图像中提取显著目标,生成显著目标掩模;在每个区域建立特定的损失函数,结合显著目标掩模引导网络进行特征提取;基于特征层次的定向异构融合方法,将不同尺度的深度特征进行定向结合,最大限度地减少信息丢失。【结果】在TNO数据集上进行的主观与客观实验表明,该算法在大多数评估指标上优于其他方法,验证了其在电力设施检测领域应用的有效性。【结论】该算法有效解决了检测率较低和信息丢失的问题,使电力设施的检测更全面准确,对提高电力设备故障检测的准确度和诊断效率具有重要意义。
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关键词
电力设施检测
异构图像融合
目标检测
深度学习
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Keywords
power facility detection
heterogeneous image fusion
target detection
deep learning
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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