| 基于深度学习的电力设备图像识别方法 |
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| 引用本文： | 陈兆骅,杨海舟,柏筱飞,高萍,韩辉.基于深度学习的电力设备图像识别方法[J].电工技术,2022(9):34-36. |
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| 作者姓名： | 陈兆骅 杨海舟 柏筱飞 高萍 韩辉 |
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| 作者单位： | 国网苏州供电公司,江苏 苏州 215000,江苏瑞中数据股份有限公司,江苏 南京 210000 |
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| 摘 要： | 针对传统方法对电力设备的图像特征分类不明确，导致得到的图像识别效果不佳，难以保证安全运行的问题，提出了基于深度学习的电力设备图像识别方法。该方法首先提取电力设备图像特征分类伪装因素，然后基于深度学习方法构建网络模型定位错误锚点，通过正负训练标记识别目标区域，从而完成对电力设备图像的识别。实验结果表明，以变压器和电线塔杆作为识别设备测试对象，该方法能在30 s内基本完成采集图像的有效识别，可保证电力设备能稳定运行，具有较好的实际应用效果。
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| 关 键 词： | 深度学习 电力设备图像 图像识别 错误锚点定位 |
Image Recognition Method of Power Equipment Based on Deep Learning |
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| CHEN Zhaohua,YANG Haizhou,BAI Xiaofei,GAO Ping,HAN Hui.Image Recognition Method of Power Equipment Based on Deep Learning[J].Electric Engineering,2022(9):34-36. |
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| Authors: | CHEN Zhaohua YANG Haizhou BAI Xiaofei GAO Ping HAN Hui |
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| Keywords: | |
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