基于深度学习的电气设备检测方法研究

发布时间：2020-12-25 06:14

　　在过去很长一段时间里,我国经济的飞速发展促进了我国基础设施的建设,中国电网系统就是其中一个典型代表。最近几年,中国电网系统在各个方面都获得了无比耀眼的成就,在技术上已经实现世界领先,在规模上更是普及万家。随着不断扩大的电网规模,电网系统急需面对的挑战就是安全问题。为解决此问题,传统方法是利用大量工作人员沿着电力设施拍摄大量电气设备图像,然后人工去对这些图像是否存在故障以及故障类型做出诊断和判别。如果是热红外图像则借助辅助工具获取温度信息,如果是可见光图像,则人为去观察。当下,最常用的方法是利用热成像仪拍摄的大量电气设备热红外图像或者直升机、无人机巡检时拍摄的电气设备可见光图像,结合电气设备智能分析系统,判断此张图像上某类设备是否存在某类故障,摒弃之前繁琐的人工操作,实现电气设备故障判别的自动化。电气设备检测,无论是基于热红外图像还是可见光图像,都是电气设备智能分析系统中非常重要的部分。因此对电气设备检测技术的研究具有重要的理论意义和现实价值。智能电网的概念于2009年5月份由中国国家电网公司提出,其内容和任务包括技术、管理等多个方面,其中一个任务是技术上实现自动化。本文的研究就是为了设... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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Le Net-5[3]作为卷积神经网络的开端，它结构简单，却拥有卷积神经网络应该拥有的所有模块，它的提出在一定程度上解决了手写数字识别任务，所以它是一个非常典型的卷积神经网络。CNN 最基本的架构也是从此处定下。 虽然 Le Net-5 是 CNN 的鼻祖，但是真正将 CNN 变得流行的却是 AlexNet，其网络结构如图 2.3[21]所示。AlexNet 在 Le Net-5 的基础上做出大量改进，诸如将激活函数从sigmoid 函数改为 Re LU（Rectified Linear Unit）函数；训练过程中使用 dropout 策略等等。这一系列的改进也成功地解决了一些问题，梯度弥散、模型过拟合、平均池化的模糊化效果、泛化能力不强等问题都得到不同程度的缓解。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于视觉的目标检测与跟踪综述[J]. 尹宏鹏,陈波,柴毅,刘兆栋.  自动化学报. 2016(10)

博士论文
[1]视觉感知的稀疏编码理论及其应用研究[D]. 李清勇.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2006



本文编号：2937114