赵 欢， 阳 浩， 何 亮， 魏恩伟， 郑 杰

(中国南方电网 深圳供电局电力科学研究院， 广东 深圳 518000)

配电网电气设备是保障电力系统安全、稳定运行的重要设备，对于电气设备运行状态的监测是电力巡检工作中的重要一环.采用传统的人工巡检，依靠经验判断潜在隐患的工作方式已经难以满足现代电力系统的运行要求.随着图像识别和人工智能技术的发展[1-2]，基于各种人工智能算法的高清视频检测[3-4]、红外热成像[5-6]等监测手段在电力系统中获得了广泛应用.

受技术条件的限制，红外图像往往清晰度较低，且噪声较多，目标识别和特征提取困难.为解决这一问题，研究人员对此开展了广泛的研究.邹辉等[7]以电力设备的红外图像为研究对象，利用可见光和红外图像，采用基于图片的灰度值快速模板匹配算法，解决了红外图像的伪色彩问题，实现了对电力设备红外图像的多目标定位.张浩等[8]针对传统的灰度匹配算法存在的计算量过大的问题，采用隔行隔列粗略匹配再结合精确匹配技术，实现了远程数字视频监控对变压器快速定位识别的目标.余彬等[9]为了解决红外图像噪声大、边缘模糊的问题，对红外图像进行了R、G、B三通道光源的不均匀性校正，并将其转换为Lab色彩空间，采用密度相似因子算法实现了对红外图像的滤噪分割.冯振兴等[10]为解决红外图像中目标边界模糊导致的提取效果差的问题，从灰度相似聚类的角度出发，提出了……