[发明专利]多模态图像特征融合的电力设备构件温度提取方法及装置有效
| 申请号： | 201910698051.9 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110487410B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 崔昊杨;周坤;陈磊 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G01J5/00 | 分类号： | G01J5/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多模态图像特征融合的电力设备构件温度提取方法及装置，其中方法包括：步骤S1：输入包含待检测构件部分的电力设备的红外检测图像和可见光检测图像；步骤S2：利用AKAZE算法获得红外检测图像和可见光检测图像的特征点，并得到各特征点的特征向量；步骤S3：采用KNN算法以各特征点的特征向量为依据，通过计算欧氏距离进行特征点分类；步骤S4：基于分类结果，对来自红外检测图像和可见光检测图像的特征点进行匹配，并基于匹配结果进行红外‑可见光融合，进而得到关键构件温度值。与现有技术相比，本发明具有温度检测准确等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 图像 特征 融合 电力设备 构件 温度 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模态图像特征融合的电力设备构件温度提取方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：输入包含待检测构件部分的电力设备的红外检测图像和可见光检测图像；/n步骤S2：利用AKAZE算法获得红外检测图像和可见光检测图像的特征点(xj,yj)，并得到各特征点的特征向量；/n步骤S3：采用KNN算法以各特征点的特征向量为依据，通过计算欧氏距离进行特征点分类；/n步骤S4：基于分类结果，对来自红外检测图像和可见光检测图像的特征点进行匹配，并基于匹配结果进行红外-可见光融合，进而得到关键构件温度值。/n
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