基于深度学习技术的输电线路缺陷智能分析系统研究与应用

• 作者: 石书山
• 来源期刊: 通信电源技术
• 关键词: 输电线路 缺陷智能分析 缺陷识别
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 设计应用
• 页码范围: 74-75
• 页数: 2页
• 字数: 2382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19399/j.cnki.tpt.2020.06.031

摘要

从输电线路巡检现状出发,介绍了输电线路缺陷智能分析系统中的3个主要模块.系统中加入了基于深度学习卷积神经网络的目标检测技术和基于连续增强记忆的迁移学习技术,对输电设备进行智能缺陷识别.该系统实现了对输电线路巡检的智能化,为输电线路巡检人员快速提供相关数据参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石书山		7	10	2.0	3.0