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红外与可见光图像配准的电力设备数据集(含103对图像)

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简介:
本数据集包含103对红外和可见光电力设备图像,旨在支持电力系统中设备状态监测与故障诊断的研究。 内部包含103对绝缘套管的可见光图像及其对应的红外图像。

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  • 103
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    本数据集包含103对红外和可见光电力设备图像,旨在支持电力系统中设备状态监测与故障诊断的研究。 内部包含103对绝缘套管的可见光图像及其对应的红外图像。
  • .zip
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    本资源提供了一种将可见光和红外光图像进行精确对齐的方法和技术,适用于遥感、监控及医学影像分析等领域。 这段文字描述了一个关于图像配准的算法,该算法用于匹配可见光和红外光两种模态的图像,并且使用Matlab进行编写。
  • 融合实验
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    本研究聚焦于开发先进的电力设备检测技术,通过融合红外与可见光图像,旨在提升故障诊断准确性及效率,保障电力系统的安全稳定运行。 电力设备中的红外与可见光融合技术是现代电力系统维护及故障检测的重要工具。这项技术结合了红外热成像和可见光成像的优势,为评估设备的健康状态提供了更全面、直观的信息。通过红外图像可以揭示设备的温度分布情况,帮助识别过热或局部放电等潜在问题;而可见光图像则能清晰展示设备的具体结构与细节。 本资源汇集了大量从网络收集及作者个人实验所得的红外和可见光融合图片资料,对电力设备领域的研究人员来说具有极高的参考价值。由于此类数据相对稀缺,这些图片的公开分享对于推动该领域的发展意义重大。 接下来我们了解红外成像的基本原理:通过探测物体发出或反射出的不同波长范围内的热辐射来形成图像。温度不同的物体发射不同强度的红外能量,在形成的图象中表现为颜色差异,从而揭示设备的工作状态及潜在问题。在电力系统中,过高的温度可能是绝缘老化、接触不良或内部故障的表现;及时发现这些问题可以防止设备损坏,并确保系统的稳定运行。 可见光成像是我们日常生活中最常见的摄影方式之一,捕捉的是物体反射的可见光线信息,能清晰展示设备外观和细节特征。将红外与可见光图像融合后,能够同时观察到设备物理状态及其热状况,这对于分析其工作条件及预测可能发生的故障至关重要。 在实际应用中,电力设备红外和可见光融合技术可以用于以下方面: 1. 故障诊断:通过综合分析温度分布与外观特征识别潜在的热点或异常结构。 2. 预防性维护:定期进行成像检查以提前发现并处理可能的问题,避免因突发故障导致的停机损失。 3. 安全监控:实时监测设备运行状态确保操作人员的安全特别是高电压环境下的安全性保障。 4. 设备性能评估:比较不同工作条件下获取的数据来评价设备性能变化和老化趋势。 这些红外与可见光融合图像资料不仅为学习提供了丰富的材料,也为科研工作者提供了实证数据支持,有助于进一步探索和完善这一技术的应用范围及准确性。对于从事电力系统中相关研究工作的人员而言,这份资源无疑是一份宝贵的财富。
  • 代码
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    本项目提供了一套用于实现红外与可见光图像精确配准的代码,适用于多种应用场景,如热成像分析、目标识别等。 关于红外图像和可见光图像的配准及增强的一些代码。
  • 基于文化狼群算法
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    本研究提出了一种创新的文化狼群优化算法应用于电力设备中红外和可见光图像的精准对齐技术。通过该方法可以有效提升图像融合的质量,为电力系统维护提供可靠的技术支持。 可见光与红外图像是电力巡检机器人检测设备健康状态的重要手段。图像配准能够结合两类图像的优势,为后续的状态监测提供更有力的依据。针对红外图像模糊导致配准精度下降的问题,提出了一种基于显著性梯度的归一化互信息算法。首先,在视觉显著性的基础上强化了红外图中的边缘梯度信息;然后将这种改进的信息与归一化互信息结合用作配准的标准函数;其次,为了提高图像配准过程的速度和精度,引入了一种文化狼群算法。该算法融合了文化算法的分层进化特点于狼群算法中,并通过建立信念空间和群体空间来指导迭代过程中各个阶段的发展。最后,在变电站巡检图、标准测试集与函数上进行对比实验后发现,所提出的配准方法在准确性和效率方面均表现良好。
  • 融合
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    本研究探讨了可见光和红外图像之间的配准及融合技术,旨在提升复杂环境下的目标识别精度与视觉感知能力。通过算法优化实现高效、准确的数据整合,为智能监控、自动驾驶等领域提供强有力的技术支持。 可见光与红外图像配准融合代码,包含测试图像,可直接运行。
  • 融合实验示例
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    本图展示了电力设备红外与可见光图像融合技术的应用实例。通过结合两种成像方式,能够更准确地定位和诊断电气设备故障,提高检测效率及安全性。 资源包括从网上搜集的大部分红外和可见光融合图片以及本人在从事电力设备红外和可见光图像融合研究过程中收集的所有图片。在研究过程中发现,这类资料在网上相对稀少,因此特与大家分享,希望对正在该领域进行研究的朋友有所帮助。
  • 算法
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    本研究探讨了一种创新的红外与可见光图像配准技术,旨在提高不同成像模式间的精确对齐能力。该方法通过优化特征匹配及增强变换模型,有效解决光照变化、尺度差异等挑战,广泛应用于目标识别和跟踪领域。 一种基于斜率一致性的配准方法能够有效地提取并匹配红外与可见光图像的特征点,实现两幅图像的精确配准。
  • (Matlab代码) 算法_ MATLAB __
    优质
    本段Matlab代码实现了红外与可见光图像的精确配准算法,适用于目标识别和跟踪等领域。通过优化变换参数,增强多光谱图像融合效果。 红外与可见光图像配准算法的MATLAB版代码提供了一种有效的方法来对齐不同波长下的图像数据,这对于许多应用领域来说是非常重要的,例如在夜间或低光照条件下进行目标识别、监控以及遥感等任务中发挥关键作用。该方法通过精确地匹配同一场景下获取的不同类型的光学图像(红外和可见光),能够显著提高后续分析的准确性和可靠性。
  • 气类6:线融合及匹
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    本数据集为电气工程领域研究提供资源,专注于电力线路的可见光和红外图像融合及匹配,促进智能电网检测技术的发展。 内含电力线可见光与红外融合及匹配图像数据集,包含8000张图片且无任何标签,主要用于进行可见光与红外图像的融合以及电力线提取。该数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作,例如目标检测、图像识别和深度学习等项目。