基于并联运行特性的电气设备红外图像异常识别方法及系统

本发明提供一种基于并联运行特性的电气设备红外图像异常识别方法及系统，属于图像异常识别技术领域，获取并联运行的电气设备红外图像；利用预先训练好的异常识别模型对获取的红外图像进行处理，得到电气设备是否异常的识别结果。本发明利用YOLO目标检测算法对设备关键部件进行精确分割，然后结合改进的区域生长算法进行红外图像中的异常温度区域进行定位。通过充分利用两台并联设备在电气响应和热力学行为上的高度一致性，即使在无故障样本条件下，也能够准确识别出局部温度异常区域，为电气设备的在线状态监测与智能运维提供了新的技术支撑。