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Automatic infrared image recognition method for substation equipment based on a deep self-attention network and multi-factor similarity calculation

引用

Global Energy Interconnection 2022年第4期5卷 397-408页

作者： Yaocheng Li Yongpeng Xu Mingkai Xu Siyuan Wang Zhicheng Xie Zhe Li Xiuchen Jiang School of Electronic Information and Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University200240 ShanghaiP.R.China State Grid Shandong Electric Power Company Jinan Power Supply Company 250001 ShandongP.R.China Maintenance&Test Center of EHV power Transmission Company China Southern Power Grid510000 GuangdongP.R.China

Infrared image recognition plays an important role in the inspection of power *** technologies dedicated to this purpose often require manually selected features,which are not transferable and interpretable,and have limited training *** address these limitations,this paper proposes an automatic infrared image recognition framework,which includes an object recognition module based on a deep self-attention network and a temperature distribution identification module based on a multi-factor similarity ***,the features of an input image are extracted and embedded using a multi-head attention encoding-decoding ***,the embedded features are used to predict the equipment component category and *** the located area,preliminary segmentation is ***,similar areas are gradually merged,and the temperature distribution of the equipment is obtained to identify a *** experiments indicate that the proposed method demonstrates significantly improved accuracy compared with other related methods and,hence,provides a good reference for the automation of power equipment inspection.

关键词： Substation equipment Infrared image intelligent recognition deep self-attention network Multi-factor similarity calculation

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