DBN層次趨勢研究及其在航拍圖像故障識別中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:DBN層次趨勢研究及其在航拍圖像故障識別中的應(yīng)用
更多相關(guān)文章: 深度信念網(wǎng)絡(luò) 層次趨勢 故障識別 正態(tài)分布滿足率 自動化巡檢
【摘要】:航拍巡線作為一種高效的線路運檢手段已開始投入實用。為了減少人力分辨輸電線路設(shè)備異常的工作量,實現(xiàn)自動分辨異常圖像,進而實現(xiàn)自動化巡檢,研究了輸電線路圖像故障識別的問題。首先從中心極限定理、信息理論以及實驗數(shù)據(jù)等多方面出發(fā),研究了深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)權(quán)重的層次趨勢問題,從而揭示了層次權(quán)值逐步趨于正態(tài)分布的規(guī)律,該結(jié)論解釋了DBN能自動提取到精細特征的原因;趯哟乌厔,提出了一種確定DBN層數(shù)的指標,即正態(tài)分布滿足率(NDSR),可降低算法的時間復(fù)雜度。最后對巡線圖像故障識別進行了研究,并驗證了DBN在巡線圖像故障識別應(yīng)用中的有效性。與PCA_SVM等算法進行了比較,實驗結(jié)果表明該算法的正確識別率明顯比其他算法高,可為輸電線路狀態(tài)檢測提供可靠的依據(jù)。
【作者單位】: 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【分類號】:TM75;TP391.41
【正文快照】: 1引言為了保證輸電線路的安全、可靠運行,對輸電線路圖像故障的識別意義很大。現(xiàn)階段國內(nèi)對輸電線故障檢測的措施主要有人工檢測、航測、巡線機器人檢測[1]。隨著智能電網(wǎng)和電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展,巡線維護自動化和現(xiàn)代化已日益顯示出其迫切性,相比于人工巡線檢測法,直升機巡線
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4 林e,
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