DBN层次趋势研究及其在航拍图像故障识别中的应用
本文关键词：DBN层次趋势研究及其在航拍图像故障识别中的应用
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【摘要】：航拍巡线作为一种高效的线路运检手段已开始投入实用。为了减少人力分辨输电线路设备异常的工作量,实现自动分辨异常图像,进而实现自动化巡检,研究了输电线路图像故障识别的问题。首先从中心极限定理、信息理论以及实验数据等多方面出发,研究了深度信念网络(DBN)权重的层次趋势问题,从而揭示了层次权值逐步趋于正态分布的规律,该结论解释了DBN能自动提取到精细特征的原因。基于层次趋势,提出了一种确定DBN层数的指标,即正态分布满足率(NDSR),可降低算法的时间复杂度。最后对巡线图像故障识别进行了研究,并验证了DBN在巡线图像故障识别应用中的有效性。与PCA_SVM等算法进行了比较,实验结果表明该算法的正确识别率明显比其他算法高,可为输电线路状态检测提供可靠的依据。
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【分类号】：TM75;TP391.41
【正文快照】： 1引言为了保证输电线路的安全、可靠运行,对输电线路图像故障的识别意义很大。现阶段国内对输电线故障检测的措施主要有人工检测、航测、巡线机器人检测[1]。随着智能电网和电力系统自动化的发展,巡线维护自动化和现代化已日益显示出其迫切性,相比于人工巡线检测法,直升机巡线
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4 林e，
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