核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用

胡洛娜, 彭云竹, 石林鑫

胡洛娜, 彭云竹, 石林鑫. 核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用[J]. 红外技术, 2018, 40(9): 908-914.
引用本文: 胡洛娜, 彭云竹, 石林鑫. 核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用[J]. 红外技术, 2018, 40(9): 908-914.
HU Luona, PENG Yunzhu, SHI Linxin. Anomaly Detection Method of Infrared Images Based on Kernel Cat Swarm Optimization Clustering with Application in Intelligent Electrical Power Inspection[J]. Infrared Technology , 2018, 40(9): 908-914.
Citation: HU Luona, PENG Yunzhu, SHI Linxin. Anomaly Detection Method of Infrared Images Based on Kernel Cat Swarm Optimization Clustering with Application in Intelligent Electrical Power Inspection[J]. Infrared Technology , 2018, 40(9): 908-914.

核猫群红外图像异常检测方法在电力智能巡检中的应用

详细信息
  • 中图分类号: TN219

Anomaly Detection Method of Infrared Images Based on Kernel Cat Swarm Optimization Clustering with Application in Intelligent Electrical Power Inspection

  • 摘要: 针对传统基于聚类的红外图像异常检测方法对电力设备红外图像多层分割效果较差,异常检测有效性较低等问题,提出了一种核猫群电力红外图像异常检测方法,通过核猫群聚类实现电力设备红外图像的异常检测.首先,对红外图像进行RGB值校正,并将校正的RGB值映射到Lab空间,获取聚类所需数据集.核猫群聚类方法中的每一只猫代表着一种聚类划分,用聚类中心点的坐标来对猫的位置进行编码.利用搜寻模式和追踪模式对猫群中猫的位置进行更新,采用核函数引导的相似性度量构造目标函数,通过迭代优化获得电力设备红外图像的多层分割聚类结果,最终发现电力设备中的异常发热区域.实验通过与k-means、fuzzy c-means和传统猫群聚类进行定量对比,结果表明,所提方法多层分割效果更好,具有更佳的异常检测能力.
  • 期刊类型引用(8)

    1. 张珊珊,宋英豪,王飞,安东阳,刘振旭,岳洪浩,刘俊岩. 铝合金裂纹的脉冲调频超声红外热像检测方法. 红外与激光工程. 2025(01): 166-176 . 百度学术
    2. 茅健,廖茂成,周海军,赖磊捷. 机器视觉技术在航空装配中的应用现状与展望. 航空制造技术. 2025(05): 26-46 . 百度学术
    3. 汪荣华,刘文波. 铝钛双层结构螺栓孔涡流C扫描3D成像检测工艺研究. 新技术新工艺. 2023(01): 45-48 . 百度学术
    4. 张开富,史越,骆彬,童长鑫,潘婷,乔木. 大型飞机装配中的高精度测量技术研究进展. 激光与光电子学进展. 2023(03): 52-69 . 百度学术
    5. 江海军,盛涛,郑金华,向苹. 超声红外热成像技术国内研究现状与进展. 红外技术. 2023(10): 1020-1028 . 本站查看
    6. 冯辅周,朱俊臻,李志农. 超声红外热像技术发展现状及其在航空材料缺陷检测中的应用. 航空制造技术. 2022(20): 36-53 . 百度学术
    7. 蔡亮. 基于超声红外热波成像的桥梁结构损伤识别方法. 现代交通技术. 2022(06): 55-59 . 百度学术
    8. 严琴,赵全育. 高频噪声下的螺栓表面缺陷检测. 测控技术. 2021(05): 75-79 . 百度学术

    其他类型引用(5)

计量
  • 文章访问数:  135
  • HTML全文浏览量:  17
  • PDF下载量:  13
  • 被引次数: 13
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回
    x 关闭 永久关闭

    尊敬的专家、作者、读者:

    端午节期间因系统维护,《红外技术》网站(hwjs.nvir.cn)将于2024年6月7日20:00-6月10日关闭。关闭期间,您将暂时无法访问《红外技术》网站和登录投审稿系统,给您带来不便敬请谅解!

    预计6月11日正常恢复《红外技术》网站及投审稿系统的服务。您如有任何问题,可发送邮件至编辑部邮箱(irtek@china.com)与我们联系。

    感谢您对本刊的支持!

    《红外技术》编辑部

    2024年6月6日