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基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法
被引量:
1
1
作者
邹丹凤
刘星
+1 位作者
蔡杰
周久芳
《电力学报》
2023年第5期412-419,共8页
随着电力设备故障诊断技术的不断发展、红外测温诊断技术不断成熟,如何快速有效地对各类电气设备红外测温图像进行分类识别,是今后故障诊断智能化发展的关键环节之一。通过对红外测温图像分类识别方法进行研究,提出了一种基于改进卷积...
随着电力设备故障诊断技术的不断发展、红外测温诊断技术不断成熟,如何快速有效地对各类电气设备红外测温图像进行分类识别,是今后故障诊断智能化发展的关键环节之一。通过对红外测温图像分类识别方法进行研究,提出了一种基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法。首先,通过旋转、翻转等方法对收集的红外图像进行数据增强;然后,建立基于改进MobileNetV2的电力设备红外图像分类识别模型,将电力设备红外测温图像通过迁移学习进行加权训练,利用Focal Loss函数改进神经网络的损失函数;最后,通过Softmax分类方法实现电力设备红外图像分类识别。试验表明,使用改进MobileNetV2的分类识别模型对电力设备红外图像进行分类识别的总平均准确率为92.62%,红外图像检测速度为116 f/s,具备较好的收敛速度与识别能力,为电力设备智能巡检提供了新思路。
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关键词
电力设备故障诊断
红外图像分类识别
卷积神经网络
MobileNetV2
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职称材料
题名
基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法
被引量:
1
1
作者
邹丹凤
刘星
蔡杰
周久芳
机构
国网江西省电力有限公司宜丰县供电分公司
国网湖南省电力有限公司常德供电分公司
出处
《电力学报》
2023年第5期412-419,共8页
文摘
随着电力设备故障诊断技术的不断发展、红外测温诊断技术不断成熟,如何快速有效地对各类电气设备红外测温图像进行分类识别,是今后故障诊断智能化发展的关键环节之一。通过对红外测温图像分类识别方法进行研究,提出了一种基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法。首先,通过旋转、翻转等方法对收集的红外图像进行数据增强;然后,建立基于改进MobileNetV2的电力设备红外图像分类识别模型,将电力设备红外测温图像通过迁移学习进行加权训练,利用Focal Loss函数改进神经网络的损失函数;最后,通过Softmax分类方法实现电力设备红外图像分类识别。试验表明,使用改进MobileNetV2的分类识别模型对电力设备红外图像进行分类识别的总平均准确率为92.62%,红外图像检测速度为116 f/s,具备较好的收敛速度与识别能力,为电力设备智能巡检提供了新思路。
关键词
电力设备故障诊断
红外图像分类识别
卷积神经网络
MobileNetV2
Keywords
power equipment fault diagnosis
infrared image classification and recognition
convolutional neural network
MobileNetV2
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进卷积神经网络的电力设备红外图像分类识别方法
邹丹凤
刘星
蔡杰
周久芳
《电力学报》
2023
1
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