一种基于热成像与可见光图像联合分析的故障监测方法及系统

本发明公开了一种基于热成像与可见光图像联合分析的故障监测方法及系统，所属领域为故障监测领域，包括：对所述融合图像采用基于卷积神经网络的深度学习算法，通过构建包含多个不同卷积核大小的并行卷积层的多尺度卷积神经网络模型，学习不同层次的故障特征表示，进行故障特征的自动提取，实现对复杂故障模式的识别，得到故障特征；设计基于并行计算的加速策略，将图像配准、图像融合、故障特征提取和故障位置定位等关键任务进行任务分解，利用多核处理器或图形处理单元实现并行计算，提升故障监测的实时性能。