基于DBN图像识别的机房巡检系统设计研究

• 作者: 刘孙俊 刘明峰 吴珺 李祥新 郭顺森
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机房巡检系统 服务器信号灯识别 RGB极大比值 无监督训练 深度置信网络
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.11.010

摘要

针对电力系统信息化问题提出了一套智能化机房巡检系统,硬件结构包括轨道车装置、云台及工业相机等,软件系统基于Windows平台进行开发,采用B/S三层架构.鉴于服务器信号灯本身较小并发光,且在一幅图像中往往分布有多个多种状态的信号灯等问题,给出了一种新的更加有效的信号灯图像特征——RGB极大比值(RGBMR)的提取算法.运用深度置信网络(DBN)对信号灯图像进行评估识别,RGBMR特征数据的一部分用于DBN模型的训练,另一部分则用于测试.大量的实验分析,以及与图像HSV空间特征和BPNN网络识别效果的对比研究证明,所提算法能更准确地识别信号灯状态图像,该系统能有效地应用于机房巡检中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘孙俊	成都信息工程大学软件工程学院	18	48	3.0	6.0
2	刘明峰		2	10	2.0	2.0
3	郭顺森		3	4	2.0	2.0
4	李祥新		5	12	2.0	3.0
5	吴珺		2	2	1.0	1.0