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基于深度学习的输电线路外破图像识别技术
被引量：
15
1
作者
张骥
余娟
+1 位作者
汪金礼
谭守标
《计算机系统应用》
2018年第8期176-179,共4页
在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法...
在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法根据防外破风险隐患图像特点对现有深度网络结构进行了改进优化,增加ROI池化层并修改了损失函数;采用大量样本训练得到鲁棒模型,测试时对待测图片首先产生候选区域,然后针对各候选区域进行检测识别,达到在复杂背景中检测出外破风险隐患的目的.实验结果说明了本文方法可以有效地识别出输电线路外破隐患.
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关键词
外破隐患
卷积神经网络
深度模型
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职称材料
题名
基于深度学习的输电线路外破图像识别技术
被引量：
15
1
作者
张骥
余娟
汪金礼
谭守标
机构
安徽南瑞继远电网技术有限公司
安徽大学
出处
《计算机系统应用》
2018年第8期176-179,共4页
文摘
在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法根据防外破风险隐患图像特点对现有深度网络结构进行了改进优化,增加ROI池化层并修改了损失函数;采用大量样本训练得到鲁棒模型,测试时对待测图片首先产生候选区域,然后针对各候选区域进行检测识别,达到在复杂背景中检测出外破风险隐患的目的.实验结果说明了本文方法可以有效地识别出输电线路外破隐患.
关键词
外破隐患
卷积神经网络
深度模型
Keywords
hidden
risk
of
external
damage
convolutional
neural
network
depth
model
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的输电线路外破图像识别技术
张骥
余娟
汪金礼
谭守标
《计算机系统应用》
2018
15
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