[发明专利]基于高光谱的复合绝缘子运行状态分类方法

权利要求书

1.一种基于高光谱的复合绝缘子运行状态分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)用高光谱成像仪对复合绝缘子成像，获取复合绝缘子的高光谱影像；

2)影像预处理：对复合绝缘子的影像进行预处理，包括几何校正、滤波去噪、辐射校正，以获得较为精确的光谱信息；

3)选取训练样本：先确定状态数，然后将已知状态的像素作为样本，选取每种状态的样本；

4)构建光谱特征空间：对选取的训练样本进行特征选择，先求标准化距离，选取标准化距离最大的波段作为特征波段；然后由训练样本和特征波段构建光谱特征空间；

5)状态分类：对目标复合绝缘子光谱信息，采用最大似然分类法对各个像素逐个分类，最后，汇集各个像素的状态信息，获取目标复合绝缘子整体状态信息。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱的复合绝缘子运行状态分类方法，其特征在于，步骤3)中选取全新、运行良好、C级污秽、重度粉化共4种状态。

3.根据权利要求1所述的基于高光谱的复合绝缘子运行状态分类方法，其特征在于，步骤4)中的不同状态均值间的标准化距离公式为：

dnorm=|μ1-μ2|δ1+δ2]]>

式中：μ₁，μ₂分别为状态1和状态2的均值；

δ₁，δ₂分别为状态1和状态2的标准差；

标准化距离由选取的训练样本来计算均值和标准差后确定。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱的复合绝缘子运行状态分类方法，其特征在于，步骤5)中最大似然分类法是采用概率判别函数和贝叶斯判别规则进行的分类，把某特征矢量X落入某类集群w_i的条件概率当成分类判别函数，把X落入某集群的条件概率最大的类作为X的类别，假设同类复合绝缘子在光谱特征空间服从正态分布，则类别w_i的概率密度函数式为：

P(X)=|Σ|-1/2(2π)n/2exp[-12(X-M)T·Σ-1(X-M)]]]>

根据贝叶斯公式，可得条件概率：

P(wi/X)=P(X/wi).P(wi)P(X)]]>

式中：P(w_i/X)-某特征矢量X落入某状态w_i的条件概率；

P(w_i)-w_i类出现的概率；

P(X/w_i)-为在w_i类中出现X的条件概率。

根据贝叶斯判决规则，若存在P(w_i/X)＞P(w_j/X)，则目标属于w_i类。