基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法

摘要：

针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题,提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法.该方法基于深度卷积神经网络智能算法,结合国际复合绝缘子憎水性分级标准,构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法,并首次在憎水性图像识别上使用了网格化剖分图像的方法,逐网格分析憎水性等级,最终形成了复合绝缘子憎水性图像自动识别算法.结果显示,应用该算法可清楚地识别绝缘子的憎水性等级,得到绝缘子老化程度的分布情况.

关键词：深度卷积神经网络、憎水性检测、憎水性等级、自动识别

分类号：TM755(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金项目编号51377182

在线出版日期：2019-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33