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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司永康市供电公司;永康市光明送变电工程有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司

摘要：本发明提供一种基于分析模型的设备异常分析方法，预先训练对多层级设备进行识别的概率模型，所述概率模型至少包括白光图像识别单元、红外图像识别单元和概率分析单元；白光图像识别单元对白光图像采集设备采集的多层级设备白光图像识别，得到第一层级定位信息，基于所述第一层级定位信息生成相对应的定位识别框；红外图像识别单元获取与所述白光图像采集设备所关联红外图像采集设备的红外图像，基于所述定位识别框对所述红外图像进行分割后识别，得到第一红外特征；概率分析单元获取多层级设备中所关联的层级定位集合，基于所述层级定位集合内第一层级定位信息的多个第一红外特征进行概率识别，得到异常预警信息。

主权项：1.基于分析模型的设备异常分析方法，其特征在于，包括：S1，预先训练对多层级设备进行识别的概率模型，所述概率模型至少包括白光图像识别单元、红外图像识别单元和概率分析单元；S2，白光图像识别单元对白光图像采集设备采集的多层级设备白光图像识别，得到第一层级定位信息，基于所述第一层级定位信息生成相对应的定位识别框；S3，红外图像识别单元获取与所述白光图像采集设备所关联红外图像采集设备的红外图像，基于所述定位识别框对所述红外图像进行分割后识别，得到第一红外特征；S4，概率分析单元获取多层级设备中所关联的层级定位集合，基于所述层级定位集合内第一层级定位信息的多个第一红外特征进行概率识别，得到异常预警信息；所述S1，包括：S11，接收用户所输入的白光训练图像，所述白光训练图像中具有多层级设备在不同层级不同位置的训练标签，基于所述白光训练图像、训练标签对白光图像识别单元训练处理，所述训练标签包括层级定位信息；S12，接收用户对白光训练图像所配置的训练定位识别框，基于所述训练定位识别框对图像识别单元训练处理；S13，接收用户对概率分析单元所输入的层级定位集合，以及层级定位集合中多个第一层级定位信息之间的红外关系和概率关系并存储；所述S2，包括：S21，白光图像识别单元对白光图像采集设备采集的多层级设备白光图像识别，得到与白光图像所对应的白光训练图像；S22，提取白光训练图像所对应训练标签的层级定位信息作为第一层级定位信息；S23，基于所述白光训练图像的训练图像特征对所述多层级设备白光图像进行校正，对校正后的多层级设备白光图像按照预设基准点添加定位识别框；所述S3，包括：S31，每个白光图像采集设备具有预设的所关联的红外图像采集设备，所述白光图像采集设备和红外图像采集设备属于同一个具有白光红外双状态的采集设备；S32，基于所述定位识别框对所述红外图像进行分割后识别，得到红外图像中的红外像素点，对红外像素值计算得到第一红外特征；所述S4，包括：S41，概率分析单元获取多层级设备中所关联的层级定位集合，每个层级定位集合对应工作相关联的多个层级部位；S42，获取层级定位集合内多个第一层级定位信息的第一红外特征的关联关系，所述关联关系包括正比例关系、反比例关系或阈值关系中的至少一种；S43，基于所述正比例关系、反比例关系或阈值关系分别进行概率识别后融合处理，得到异常预警信息。

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