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基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

在高压隔离开关的状态识别领域，传统的图像识别方法往往依赖于单一图像模式，这种方法由于信息量有限，导致识别准确率较低。特别是在高压隔离开关的运行过程中，由于环境光照、设备老化等因素的影响，图像质量不稳定，进一步加剧了识别的难度。因此，如何提高高压隔离开关状态识别的准确性和鲁棒性成为了一个亟待解决的问题。

研究方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于梯度图像融合的高压隔离开关状态识别方法。该方法首先利用非下采样剪切波（Non-Subsampling Contourlet Transform，NSCT）对红外和可见光图像进行融合，以增强图像的信息量。具体来说，通过NSCT将红外和可见光图像分解成多个子带，然后对每个子带进行融合处理，从而获得更丰富的图像特征。接着，采用轻量级的MobileNet网络对融合后的图像进行状态识别。MobileNet网络因其低计算复杂度和高效的性能，在图像识别领域得到了广泛应用。

核心结果

实验结果表明，本文提出的方法在高压隔离开关状态识别任务中取得了显著的性能提升。与传统方法相比，本文方法在识别准确率、实时性和鲁棒性方面均有明显改进。具体来说，融合后的图像在特征丰富度上得到了显著提高，使得MobileNet网络能够更准确地识别出高压隔离开关的状态。此外，通过对比实验验证了本文方法在不同光照条件、设备老化程度下的稳定性和可靠性。

结论与意义

本文提出的高压隔离开关状态识别方法，通过梯度图像融合和轻量级MobileNet网络的结合，实现了对高压隔离开关状态的高效、准确识别。该方法不仅提高了识别准确率，还增强了系统的鲁棒性和适应性。这对于高压隔离开关的智能运维和故障诊断具有重要意义，有助于提高电力系统的安全性和可靠性。此外，本文的研究成果也为其他图像识别领域提供了新的思路和方法，具有一定的理论价值和实际应用前景。

文章来源：《红外技术》网址: http://www.hongwaijishu.cn/qikandaodu/2026/1027/331.html