[发明专利]一种基于红外图像的电力设备识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于红外图像的电力设备识别方法及系统，所述方法包括：获取用于训练的电力设备红外图像，提取红外图像的HOG特征、SIFT特征、LBP特征并利用主成分分析法进行降维融合；基于MLR规则将SVM、KNN和BP神经网络分类器进行集成，得到集成分类器，获取待识别电力设备的红外图像，提取待识别红外图像的HOG特征、SIFT特征和LBP特征进行降维融合，并将降维融合特征输入到集成分类器，计算并返回集成分类器最大值时对应的类标签，完成识别任务。通过将HOG特征、SIFT特征与LBP特征融合，使电力设备特征描述更精准，同时使用主成分分析法进行降维，并集成多个分类器进行分类，在保证实时性的同时，弥补了单一分类器的不足，提高了电力设备分类识别的准确率。