基于深度学习的电力设备图像识别方法探析

电力设备的管理与维护对于保障电力系统的正常运行具有重要意义,传统的电力设备管理方式需要人工巡检,效率低下且易出现漏检等问题,因此需要一种自动化的电力设备图像识别方法。为了提升电力设备图像识别效果,保障电力设备的安全运行,本文研究基于深度学习的电力设备图像识别方法,通过搭建卷积神经网络(CNN)模型,对电力设备的图像进行分类识别,并借助实验验证分析,结果表明,该方法具有较高的准确率和鲁棒性,进而提高电力设备的管理效率和可靠性。