基于卷积神经网络的电力杆塔图像智能识别算法研究

• 作者: 付子峰 刘姜 刘春堂 李龙云 郭景武
• 来源期刊: 自动化应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 智能识别 电力杆塔 算法 最优网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 52-53
• 页数: 2页
• 分类号: TP753
• 语种: 中文
• DOI: 10.19769/j.zdhy.2020.09.021

摘要

目前常用电力杆塔图像智能识别算法受到收敛速度影响,其识别耗时较长且误差率较高.为此,提出基于卷积神经网络的电力杆塔图像智能识别算法研究.以卷积神经网络技术为基础,通过提取电力杆塔原始图像特征,选择多区域图像最优网络.设计实验,通过将研究算法与常用算法进行对比,证明研究的有效性.