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基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法
基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法
作者:
刘云鹏
梁利辉
武建华
纪欣欣
裴少通
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
人工智能
红外热成像检测
输变电设备
摘要:
随着红外热成像检测技术在变电站巡检机器人及输电线路无人机等检测平台的广泛应用,大量输变电设备红外异常发热故障的红外图片需要人工定期进行评估诊断,亟待需要智能算法对图片进行智能诊断.当前经典的机器学习算法难以有效识别输变电设备红外图像故障异常发热点.基于人工智能深度学习理论,本文采用了深度学习算法体系中基于区域建议网络的Faster RCNN算法实现对输变电红外图像发热故障的检测、识别及定位.本文以红外热成像仪采集到的输变电设备发热故障图像库为基础,对数据集进行人工标注包围框,通过交替训练构建网络共享参数,构建输变电设备异常发热红外智能检测模型.所描述的方法为输变电设备红外热成像智能检测提供了新思路.
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文献信息
篇名
基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法
来源期刊
南方电网技术
学科
工学
关键词
深度学习
人工智能
红外热成像检测
输变电设备
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
故障监测
研究方向
页码范围
27-33
页数
7页
分类号
TM71
字数
4544字
语种
中文
DOI
10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2019.02.005
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘云鹏
华北电力大学电气与电子工程学院
171
2359
26.0
41.0
2
裴少通
华北电力大学电气与电子工程学院
11
19
3.0
4.0
3
纪欣欣
华北电力大学电气与电子工程学院
7
18
3.0
4.0
4
武建华
2
11
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2.0
5
梁利辉
2
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二级引证文献(0)
2019(3)
引证文献(3)
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2020(7)
引证文献(7)
二级引证文献(0)
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节点文献
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人工智能
红外热成像检测
输变电设备
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南方电网技术
主办单位:
南方电网科学研究所有限责任公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-0629
CN:
44-1643/TK
开本:
16开
出版地:
广州市越秀区东风东路水均岗6号粤电大厦西塔18楼
邮发代号:
46-359
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2336
总下载数(次)
8
总被引数(次)
19670
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