基于深度学习的输变电设备红外图像温宽范围识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的输变电设备红外图像温宽范围识别方法，所述方法包括：S1、截取红外图像待处理区域；S2、利用RPCA算法优化后续待提取数字区域；S3、对待提取数字区域做膨胀处理，形成连通区域，提取权重最高的连通区域；S4、通过二值化操作进行单独数字区域分割；S5、利用样本数据进行深度学习，并根据训练模型和分类器对分割后的数字区域进行识别；S6、合并识别结果。本发明解决了现有技术中由于图层信息缺失影响对设备故障的分析和诊断问题，实现对图层信息缺失的图像进行信息识别，提高准确度，方便对输变电设备进行故障分析和诊断。