【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习领域，尤其涉及一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法及装置。
技术介绍
1、金属氧化物避雷器(mosas)已被用于保护电气设备免受大气和开关浪涌的影响，但是粉尘、盐、碱等环境污染物在金属氧化物避雷器外壳上的沉积，长期使用会导致避雷器过早失效，从而音箱电气系统的可靠性。由于盐、沙等大气污染物的沉积，mosas的外壳即mosas的外表面会受到污染，长此以往，这些污染物会在表面形成导电层。因此，可以降低mosa的表面电阻率，从而增加增加通过mosa的泄漏电流，但这会带来附加影响例如可能导致电场增强，并在mosa外壳的不同部位形成干带。同时也可以定期检查表面状况，表面污染的严重程度可以通过测量等效盐沉积密度(esdd)来直接评估。而直接测量esdd是一个非常复杂的过程，需要耗费大量的精力和时间。
2、如何准确检测金属氧化物避雷器表面的污染程度是需要解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法及装置，用于准确检测金属氧化物避雷器表面的污染程度。
2、本申请第一方面提供了一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法，包括：
3、通过红外热成像仪采集不同污染程度下的金属氧化物避雷器的红外热图像；
4、获取所述红外热图像的不同的颜色区域；
5、根据所述颜色区域通过信息聚类生成超像素区域及特征像素；
6、根据所述特征像素从所述超像素区域提取局部区域的聚类特征；<...
【技术保护点】
1.一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述通过红外热成像仪采集不同污染程度下的金属氧化物避雷器的红外热图像之前，所述检测方法还包括：
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述将所述局部区域的聚类特征及所述深度特征结合送入分类器，生成所述金属氧化物避雷器的污染程度分类，并根据污染程度分类生成分类效果图之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述颜色区域通过信息聚类生成超像素区域及特征像素包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的检测方法，其特征在于，所述目标模型为ResNet50，包括49个卷积层及一个全连接层。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的检测方法，其特征在于，污染程度包括：非常低、低、正常、高、非常高五类。
7.一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：
8.根据权利要求7所述的基于热成像的非接触式避雷器异常的检
9.一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时执行如权利要求1至6中任一项所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于热成像的非接触式避雷器异常的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述通过红外热成像仪采集不同污染程度下的金属氧化物避雷器的红外热图像之前，所述检测方法还包括：
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在所述将所述局部区域的聚类特征及所述深度特征结合送入分类器，生成所述金属氧化物避雷器的污染程度分类，并根据污染程度分类生成分类效果图之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述颜色区域通过信息聚类生成超像素区域及特征像素包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的检测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘权琦，罗毅，李东生，马益鑫，丁海波，许永鹏，田大鹏，庞伟生，李亮，杨振宇，曾博，李刚，张元月，朱朝平，李振兴，韩雪梅，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司海北供电公司，
类型：发明
国别省市：
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