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一种基于红外图像的电力设备状态智能预法,其特征在于,具体包括以下步骤:步,基于红外图像的字符识别构建红外图谱库,并获取系统运行数据;第二步,对图像进行预处理,消除图像中的噪声干扰,增强图像的质量;第三步,灰化后的图像采用固定阈值的二值化实现存在字符的区域的识别;第四步,采用投影法对二值化后的图像做垂直和水平投影,把投影后的波谷作为分割界限;第五步,用模板匹配法进行字符识别,把分割后的字符放缩到与模板相同大小尺寸进行匹配,选择佳匹配作为结果;第六步,通过红外图谱库中的高温度、大气温度、相对湿度、反射系数、反射温度、拍照距离、辐射系数,结合电气设备负荷电流运行数据构建用于电气设备运行状态智能预警和电气设备健康状态诊断的人工***网络;第七步,结合***网络的模式识别结果,采用C#操作Office编程技术,自动成红外图像的预警分析报告。


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