基于卷积神经网络的输电杆塔缺陷智能识别系统研究与应用

• 作者: 陈亮 原瀚杰 何勇 姚健安 董丽梦
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: 卷积神经网络 杆塔缺陷 智能识别
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别技术
• 页码范围: 142-144
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41|TM75|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.01.048

摘要

针对当前电力系统输电线路的巡检现状,本文设计了一套贴合实际生产应用的输电缺陷智能识别系统,实现了数据快速分类、图像智能识别、识别结果人工审核、报告生成等功能,并且对两阶段的检测关键技术展开了研究.经过实践应用发现,该系统能够有效提高巡视数据分析效率,为输电线路实现智能化提供有效的支撑.