[发明专利]一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法及其装置

权利要求书

1.一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取绝缘子红外图谱数据库；

对所述红外图谱数据库中的全部图像进行预处理，将所述图像的大小调整为同一尺寸；

从预处理后的图像中按照一定比例随机选取出训练集和测试集；

提取训练集中的图像的方向梯度直方图特征；

采用主成分分析法对训练集中的图像的方向梯度直方图特征进行降维处理；

提取测试集中的图像的方向梯度直方图特征；

采用主成分分析法对测试集中的图像的方向梯度直方图特征进行降维处理；

将降维处理后的训练集中的图像的方向梯度直方图特征输送至支持向量机模型中，通过贝叶斯优化算法进行优化，得到优化后的支持向量机模型；

将降维处理后的测试集中的图像的方向梯度直方图特征输送至优化后的支持向量机模型中，进行故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法，其特征在于，所述贝叶斯优化算法包括以下步骤：

初始化种群编码；

计算适应度函数；

确定贝叶斯网络参数；

对贝叶斯网络进行取样；

判断取样的结果是否满足预设要求，当不满足时则对支持向量机模型进行修正，并返回执行所述计算适应度函数，当满足时则结束优化处理。

3.一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断装置，其特征在于，包括以下单元：

红外图谱数据库获取单元，用于获取绝缘子红外图谱数据库；

预处理单元，用于对所述红外图谱数据库中的全部图像进行预处理，将所述图像的大小调整为同一尺寸；

分类选取单元，用于从预处理后的图像中按照一定比例随机选取出训练集和测试集；

训练集特征提取单元，用于提取训练集中的图像的方向梯度直方图特征；

训练集特征降维单元，用于采用主成分分析法对训练集中的图像的方向梯度直方图特征进行降维处理；

测试集特征提取单元，用于提取测试集中的图像的方向梯度直方图特征；

测试集特征降维单元，用于采用主成分分析法对测试集中的图像的方向梯度直方图特征进行降维处理；

支持向量机模型优化单元，用于将降维处理后的训练集中的图像的方向梯度直方图特征输送至支持向量机模型中，通过贝叶斯优化算法进行优化，得到优化后的支持向量机模型；

故障诊断单元，用于将降维处理后的测试集中的图像的方向梯度直方图特征输送至优化后的支持向量机模型中，进行故障诊断。

4.根据权利要求3所述的一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断装置，其特征在于，所述支持向量机模型优化单元包括以下单元：

初始化单元，用于初始化种群编码；

函数计算单元，用于计算适应度函数；

参数确定单元，用于确定贝叶斯网络参数；

取样单元，用于对贝叶斯网络进行取样；

修正单元，用于判断取样的结果是否满足预设要求，当不满足时则对支持向量机模型进行修正，并返回执行所述计算适应度函数，当满足时则结束优化处理。

5.一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断设备，其特征在于：包括至少一个控制处理器和用于与至少一个控制处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个控制处理器执行的指令，指令被至少一个控制处理器执行，以使至少一个控制处理器能够执行如权利要求1或2所述的一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法。

6.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1或2所述的一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法。

7.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使计算机执行如权利要求1或2所述的一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法。