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本发明提供了一种基于CGAN图像扩增的变电设备红外图像温度值识别方法，包括图像扩增和温度值识别两部分，采用全局阈值将设备红外图像进行二值化处理，并结合垂直投影法进行温度值的定位和分割，建立数字“0‑9”和符号“‑”共11种类型的温度值数据库，接着使用CGAN进行图像扩增，最后采用HOG+SVM进行训练和识别，完成温度值识别。本发明的有益效果为：通过统计红外图像的直方图特点确定全局阈值T，提高了二值化的准确性和可靠性，通过CGAN图像扩增克服变电设备红外图像温度值数据集样本小、不平衡的问题，同时能够自动识别图像上的温度值，与传统检测算法相比识别准确率更高，满足了温度值识别的要求，有效降低了电力检修人员的劳动强度，提高了工作效率。

本发明提供了一种基于图像相似度的输电线路小样本温度图像扩增方法,采集输电线路红外图像对图像预处理,结合累加像素法和垂直投影法进行温度值的定位和分割,根据温度特点建立11种类型的温度图像数据集,结合投影累加和直方图计算图像相似度,对CGAN模型进行改进,输入原始图像数据集后使用基于图像相似度改进的CGAN模型进行对抗训练,扩增11种类型的温度图像,从主观和客观角度进行分析,验证其效果。本发明的有益效果为:通过自适应阈值的二值化方法对图像进行预处理,提高二值化的准确性和可靠性,结合投影累加和直方图计算图像相似度,改进CGAN模型的损失函数。