《基于多特征与DCNN的红外SF_6泄漏检测方法研究》

技术简介：

传统SF_6泄漏检测耗费大量人力物力。针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法。使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF_6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF_6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注。实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF_6泄漏视频能够准确标记出SF_6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71%。

研发人员：徐守坤;符心宇;封晓晨;王雨生;石林;