基于深度学习的电力设备图像识别方法

针对传统方法对电力设备的图像特征分类不明确,导致得到的图像识别效果不佳,难以保证安全运行的问题,提出了基于深度学习的电力设备图像识别方法。该方法首先提取电力设备图像特征分类伪装因素,然后基于深度学习方法构建网络模型定位错误锚点,通过正负训练标记识别目标区域,从而完成对电力设备图像的识别。实验结果表明,以变压器和电线塔杆作为识别设备测试对象,该方法能在30 s内基本完成采集图像的有效识别,可保证电力设备能稳定运行,具有较好的实际应用效果。