ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】为了解决机房机柜出现故障后如何诊断的问题，本研究基于多尺度区域生长的图像分割方法在机房机柜温度异常检测中的应用，介绍了机房机柜温度异常检测的重要性，提出了基于红外成像技术和多尺度区域生长图像分割方法的温度异常检测框架。在实验中，采集了待检测区域的真实图像和红外图像，并使用多尺度区域生长图像分割方法对红外图像进行了分割。实验结果表明：基于多尺度区域生长的图像分割方法能够有效地识别和定位机房机柜中的温度异常区域，具有较高的准确性和鲁棒性。因此，本研究为机房机柜温度异常检测提供了一种有效的图像分割方法，具有重要的理论和应用价值。
