DBN层次趋势研究及其在航拍图像故障识别中的应用

摘要：

航拍巡线作为一种高效的线路运检手段已开始投入实用.为了减少人力分辨输电线路设备异常的工作量,实现自动分辨异常图像,进而实现自动化巡检,研究了输电线路图像故障识别的问题.首先从中心极限定理、信息理论以及实验数据等多方面出发,研究了深度信念网络(DBN)权重的层次趋势问题,从而揭示了层次权值逐步趋于正态分布的规律,该结论解释了DBN能自动提取到精细特征的原因.基于层次趋势,提出了一种确定DBN层数的指标,即正态分布满足率(NDSR),可降低算法的时间复杂度.最后对巡线图像故障识别进行了研究,并验证了DBN在巡线图像故障识别应用中的有效性.与PCA_SVM等算法进行了比较,实验结果表明该算法的正确识别率明显比其他算法高,可为输电线路状态检测提供可靠的依据.

关键词：深度信念网络、层次趋势、故障识别、正态分布满足率、自动化巡检

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41;TH165+.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1267-1274