發(fā)布時間：2024-01-31 00:03

　　目前我國地下電纜隧道仍處于大規(guī)模建設階段。電纜線路在滿足大量輸送電能的同時,能有效減少地表面積,緩解電力輸送和城市交通、居民生活之間的矛盾。但由于地下環(huán)境的復雜和人工巡檢的困難,國內(nèi)已有多起電纜隧道安全事故發(fā)生。所以,獲得及時準確的電纜隧道狀態(tài)信息尤為重要,基于巡檢視頻的電纜隧道實時圖像檢測算法和設備也應運而生。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,CNN)作為機器人自動巡檢數(shù)據(jù)分析模型。從數(shù)據(jù)儲存到數(shù)據(jù)分析再到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練,系統(tǒng)的研究了電纜隧道異常狀態(tài)識別的問題。本文采用的視頻濃縮技術(shù),通過提取關(guān)鍵幀,將大量的隧道巡檢數(shù)據(jù)濃縮的同時,不改變數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。把處理后大部分數(shù)據(jù)作為訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本(少部分用于校驗),借助電纜設備狀態(tài)識別等技術(shù),建立電纜隧道設備識別模型、隧道設備銹蝕模型、隧道積水識別模型等。將人工經(jīng)驗表達為數(shù)學模型,深度分析處理人工巡檢及隧道巡檢機器人所采集的數(shù)據(jù),提高其分析價值和利用效率。最后將機器人自動巡檢數(shù)據(jù)應用前段所提出的模型中,實驗結(jié)果證明:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的圖片分析和搜索能力,是一種值得在電力領(lǐng)域...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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本文編號：3890596