一种基于多光谱图像的设备检测系统

    公开(公告)号:CN112381784A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011260499.1

    申请日:2020-11-12

    摘要: 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测系统,包括:多光谱图像采集设备和处理设备,处理设备与多光谱图像采集设备相连接,处理设备的检测处理器用于:接收多光谱图像采集设备传输的图像集合;至少对其中的红外图像进行图像识别,以得到红外图像的温升识别结果,温升识别结果包括:红外图像中的每个图像区域的温升异常检测结果;至少对图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别,以得到紫外图像的放电识别结果,放电识别结果包括:紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果;根据温升识别结果和放电识别结果,获得设备检测结果,包括:每个图像区域的异常检测结果,异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。

    一种基于多光谱图像的设备检测系统

    公开(公告)号:CN112381784B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202011260499.1

    申请日:2020-11-12

    IPC分类号: G06F11/22

    摘要: 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测系统,包括:多光谱图像采集设备和处理设备,处理设备与多光谱图像采集设备相连接,处理设备的检测处理器用于:接收多光谱图像采集设备传输的图像集合;至少对其中的红外图像进行图像识别,以得到红外图像的温升识别结果,温升识别结果包括:红外图像中的每个图像区域的温升异常检测结果;至少对图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别,以得到紫外图像的放电识别结果,放电识别结果包括:紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果;根据温升识别结果和放电识别结果,获得设备检测结果,包括:每个图像区域的异常检测结果,异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。

    一种高光谱图像的去噪模型训练方法及去噪方法

    公开(公告)号:CN112598599B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202011591947.6

    申请日:2020-12-29

    IPC分类号: G06F30/27

    摘要: 本发明公开了一种高光谱图像的去噪模型训练方法及去噪方法。其去噪模型训练方法包括如下步骤:(1)对获取的高光谱图像数据集做预处理,获得无噪数据集,然后加入不同方差的高斯白噪声,生成有噪数据集;(2)对方差扩充维度,得到与图像同等大小的噪声水平图;(3)将有噪数据集和噪声水平图构成样本数据组进行训练,得到噪声估计子网络模型;(4)利用噪声估计子网络模型预测得到噪声水平图,并将噪声水平图和有噪数据合并,与无噪数据集作为样本数据组进行训练,得到高光谱图像去噪模型。本发明采用了训练子网络的方法估计噪声方差,使得去噪模型不仅对高光谱图像去噪效果显著,而且实现了处理不同噪声方差的盲去噪效果。