关键词:
HOG特征
隔离开关
支持向量机算法
故障诊断
摘要:
为了实现对于隔离开关红外图像的故障识别,本文利用改进SLIC算法,在颜色空间转换的基础上,对隔离开关的故障区域进行分割和标记,并有效提高图像分割精度。在HOG特征提取的基础上利用支持向量机算法,对隔离开关的红外图像进行设备和分类,区分其是否工作在正常状态,对于正常状态下的隔离开关,利用相对温差法,实现其故障状态的判断,相对温差越大,则故障越严重。通过实验证明,在优化的HOG特征参数情况下,可以实现图像设备的准确率最高,利用红外图像的故障诊断,可以对隔离开关的故障缺陷程度加以判断,并提供检修建议,本文模型具有很好的准确性和可靠性。