一种基于局部特征的PCNN电力故障区域提取方法

作者：谷凯凯; 周东国; 许晓路; 蔡炜; 周正钦; 胡文山; 黄华

来源：计算机工程, 2021, 44(07): 291-296.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0046830

• 红外检测
• 脉冲耦合神经网络模型
• 故障区域
• 同步点火
• 局部特征

为有效提取红外图像中电气设备的故障或异常区域,提出一种新的红外图像故障区域提取方法。以脉冲耦合神经网络(PCNN)同步点火机理为依据,通过简化其内部参数,同时在参数优化配置下结合故障区域和非故障区域邻域边界的局部特征,设置PCNN模型迭代结束规则,从而使模型能进行自适应迭代,并获取红外图像故障区域。针对实际的红外检测图像进行实验,结果表明,与Otsu、k-means、分水岭及改进的PCNN方法相比,该方法具有较好的故障区域提取性能。

• 单位
  国网上海市电力公司; 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司; 南京南瑞集团公司; 武汉大学