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为了更直观地、实时监测了解二次回路运行工况,减少故障事后排查工作量,研究了基于最大熵阈值分割的电气二次回路故障三维可视化识别模型。采集二次回路各项运行数据,生成电气二次回路三维虚拟场景,标定电压传感器的位置以及红外成像仪的监控角度和距离;基于最大熵阈值分割处理图像,提取识别目标和背景;建立二次回路故障三维可视化识别模型,实现二维图像和三维场景的匹配,完成电气二次回路故障识别。经实验论证分析,最大熵阈值分割处理后的三维可视化图像清晰,不存在像素点丢失情况;故障识别准确率均在95%以上,误检率和漏检率均低于5%,具有更好的三维可视化识别效果和质量。 相似文献
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