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基于SSD改进算法的电缆隧道积水识别方法

论文摘要

电缆隧道积水会对隧道内设备造成影响,特别是对安全监测类设备带来威胁,进而影响电网的安全运行。为此,提出一种基于单次多框架探测器(single shot multibox detector,SSD)改进网络算法对电缆隧道巡检机器人系统拍摄的图像进行处理。首先采用基于特征映射图的多尺度检测方法,在保留对深层特征映射图的检测的基础上,增加了对较浅特征映射图的检测,有效地提高了识别准确性;继而利用深层特征映射图实现了积水在图像中的定位,然后对积水区域信息进行评估,并根据结果发出警告。试验结果表明,SSD改进算法相比SSD算法在实现快速精准定位和识别不同角度的隧道积水状态的功能上有一定的提升。

论文目录

  • 1 典型卷积神经网络
  •   1.1 卷积层
  •   1.2 池化层
  •   1.3 全连接层
  •   1.4 分类层
  • 2 SSD算法与SSD改进算法
  •   2.1 SSD算法
  •   2.2 SSD改进算法
  • 3 图像智能识别算法性能对比
  • 4 实验验证
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 雷霆,谢榕昌,黄滔,钟力强,王柯,杨跞,樊韪铖

    关键词: 电缆隧道,隧道积水,卷积神经网络,单次多框架探测器改进算法,异常识别

    来源: 广东电力 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 广东电科院能源技术有限责任公司,广东电网有限责任公司,广东工业大学自动化学院,长沙理工大学电气与信息学院

    基金: 中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20173031)

    分类号: TM75;TP391.41;TP183

    页码: 131-136

    总页数: 6

    文件大小: 2145K

    下载量: 121

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/5ab5789968b03dbacc447303.html