基于深度学习的高效电力部件识别

传统的图像识别方法,不能有效检测出电力部件的具体位置,同时在干扰物较多的场景下识别准确率较低。本文针对以上问题提出一种基于MASK LSTM-CNN模型的电力部件巡检图像识别方法。结合已有的Mask R-CNN方法,利用长短期记忆神经网络,通过络融合上下文信息来构建MASK LSTM-CNN模型,然后结合电力部件的具体特征进一步利用优化算法来优化模型的参数,使设计的模型能够在干扰信息较多的现场环境下依然可以准确识别电力部件,成功解决了已有方法中存在的电力部件在被遮挡情况下识别率较低的问题,大大改善了部件识别的精度。结合实际采集的电力部件巡检图像数据集对提出的模型进行大量测试验证,实验结果表明提出的MASK LSTM-CNN模型相比于R-FCN、Faster R-CNN等模型检测效果更优,平均识别准确率提高9%-12%左右,有效解决了干扰信息较多的电力场景中的部件识别问题。