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冯振新,许晓路,周东国,江翼,丁国成.基于局部区域聚类的电力设备故障区域提取方法[J].电测与仪表,2020,57(8):45-50.
Feng zhengxin,xu xiaolu,Zhou Dongguo,jiang yi,Ding guocheng.Region extraction of electronic fault region using local clustering algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(8):45-50.
基于局部区域聚类的电力设备故障区域提取方法
Region extraction of electronic fault region using local clustering algorithm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.08.008
中文关键词:  Mediodshift算法, 故障区域, 红外图像, 阈值, 聚类
英文关键词:Mediodshift  fault region  infrared image  thresholding  clustering
基金项目:国家电网公司总部科技项目资助(524625160017变电设备带电运维策略及装置智能化、自动化提升技术研究与应用)
              
作者中文名作者英文名单位
冯振新Feng zhengxin国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
许晓路xu xiaolu国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
周东国Zhou Dongguo武汉大学 动力与机械学院
江翼jiang yi国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
丁国成Ding guocheng国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
摘要点击次数: 1383
中文摘要:
      针对电力设备红外图像诊断中热故障区域提取问题,提出了一种局部区域Mediodshift聚类的电力设备红外图像故障区域提取方法。首先,根据热故障所表现的灰度特性初始化聚类中心;然后,结合Mediodshift聚类方法,对目标区域邻域像素进行聚类。为了尽可能获取故障区域邻域相似像素,引入了基于邻域灰度的调节策略。同时,为了提高聚类效率,采用了自高向低的聚类阈值分割机制,从而使得Mediodshift算法能快速地将整幅图像中故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的提取。最后通过典型红外图像实验测试,验证了文中方法区域提取的有效性,且对比目前现有的一些方法,表明文中方法具有较好的故障区域提取性能。
英文摘要:
      Aiming at the problem of extracting thermal fault area in detecting power electronic using infrared imaging, a method of extracting thermal fault area is proposed, which is based on the Mediodshift with local clustering. Firstly, the clustering center is initialized according to the gray level characteristics of thermal faults. Then, the neighborhood pixels are clustered by combining Mediodshift clustering method. In order to promote the performance in clustering of pixels as far as possible, the adjustment strategy for neighborhood gray level is introduced. At the same time, in order to improve the clustering efficiency, a clustering thresholding segmentation mechanism from high to low is adopted, which enables Mediodshift algorithm to cluster the pixels of fault region quickly and to extract the thermal fault region effectively from infrared image. Finally, Experiment on some classic electronic fault images show that the region extraction performance of our method has its ability to extract the region, and is better than the performance of some existing methods.
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