基于深度残差网络的输电线路隐患识别模型
Electrical Automation（2022）
Abstract
为解决输电线路人工巡检、观看监控视频和分析隐患费时费力,以及现有的线路检测方法成本高、效率低和难以推广等难题,提出一种基于深度残差网络的输电线路隐患识别模型.首先利用拉普拉斯梯度算子自动过滤传输失败或模糊等不合格的图片,然后通过正则表达式提取文本信息和聚类生成隐患标签,最后利用深度残差网络和不同损失函数进行组合,优化模型参数.经验证,模型具有93％以上的准确率.模型可便捷地推广至变电站视频监控等场景,提升电网公司数字化和智能化水平.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined