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基于无线红外热成像仪的变电设备识别和检测
被引量:
7
1
作者
王琦
张永杰
+1 位作者
周竞
刘庸奇
《微型电脑应用》
2020年第9期170-172,176,共4页
对无线红外热成像仪所采集的海量红外图片的分析需要花费大量时间和精力,且诊断结果的正确性不高。为了解决这一问题,提出了一种对海量红外故障图像进行自动处理的可行方法。所提出的算法首先将图像分割成超像素,然后采用卷积递归神经...
对无线红外热成像仪所采集的海量红外图片的分析需要花费大量时间和精力,且诊断结果的正确性不高。为了解决这一问题,提出了一种对海量红外故障图像进行自动处理的可行方法。所提出的算法首先将图像分割成超像素,然后采用卷积递归神经网络进行智能识别。通过对预训练程序、几种无监督预训练算法的效率以及不同网络参数进行的实验表明,该算法能够基于红外图像对变电设备的运行状态进行评估。
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关键词
卷积神经网络
红外故障图像
电气设备
K-MEANS算法
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题名
基于无线红外热成像仪的变电设备识别和检测
被引量:
7
1
作者
王琦
张永杰
周竞
刘庸奇
机构
国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
出处
《微型电脑应用》
2020年第9期170-172,176,共4页
文摘
对无线红外热成像仪所采集的海量红外图片的分析需要花费大量时间和精力,且诊断结果的正确性不高。为了解决这一问题,提出了一种对海量红外故障图像进行自动处理的可行方法。所提出的算法首先将图像分割成超像素,然后采用卷积递归神经网络进行智能识别。通过对预训练程序、几种无监督预训练算法的效率以及不同网络参数进行的实验表明,该算法能够基于红外图像对变电设备的运行状态进行评估。
关键词
卷积神经网络
红外故障图像
电气设备
K-MEANS算法
Keywords
convolutional neural network
infrared fault image
electrical equipment
k-means algorithm
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于无线红外热成像仪的变电设备识别和检测
王琦
张永杰
周竞
刘庸奇
《微型电脑应用》
2020
7
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