一种基于卷积神经网络和纵横交叉优化算法的 电缆隧道温度异常识别方法

摘要：

电力系统的安全稳定运行一直是我国电力行业的重中之重,而电缆隧道的安全也是电网安全运行的重要一环.本文使用电缆隧道巡检系统拍摄的图片,基于卷积神经网络(R-CNN)算法,在图像中定位异常状况点,并映射到红外图片.对电缆以及接头温度进行分析来及时对异常情况做出报警,可以维护供电安全并延长电缆使用寿命.针对电缆隧道巡检图像的时效性需求,采用纵横交叉(CSO)算法对图像分割的阈值优化,便于快速定位异常位置.

关键词：电缆隧道、温度异常、卷积神经网络、纵横交叉优化算法

所属期刊栏目：3

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：46-49,52