摘要
本发明涉及电力系统监测技术领域,公开了红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法,包括以下步骤:采集输电线路的红外热像数据,并对所述数据进行预处理;通过小波变换对预处理后的红外热像图像进行多尺度分解,提取低频部分和高频部分,还提供红外热像特征融合的输电线路异常区域识别系统,包括:数据采集模块,用于采集输电线路的红外热像数据;预处理模块,用于对采集的红外热像数据进行预处理。本发明通过结合多尺度小波变换、非线性动力学建模、图神经网络优化和强化学习,提高了异常区域识别精度,增强了系统在复杂环境下的鲁棒性和自适应能力,确保在动态变化和噪声干扰下仍能高效准确地识别异常区域。
技术关键词
区域识别方法
Lorenz系统
动态演化过程
红外热像图像
非线性动力学建模
识别策略
非线性动力学模型
数据嵌入
区域识别系统
线路
模拟退火算法
电力系统监测技术
多尺度
流形学习方法
数据采集模块
主成分分析方法
建立分类模型
节点特征
全局优化算法
系统为您推荐了相关专利信息
量子态
故障预测分析方法
薛定谔方程
时序特征
矩阵
拉曼光谱采集技术
区域识别方法
卷积神经网络模型
组织
计算机可执行指令
红外热像图像
故障检测方法
无人机巡检
光伏组件
无人机平台