基于深度学习的输电线路电气设备图像识别方法研究

下载PDF

导出

摘要随着电力行业的发展,对输电线路电气设备的检测和维护要求越来越高。而电气设备的图像识别技术能够实现对电力设备的自动化检测和识别,提高工作效率和准确性。深度学习技术作为一种强大的图像识别方法,已经在各个领域取得了显著的成果。本研究旨在基于深度学习技术,研究和开发一种适用于输电线路电气设备图像识别的方法,以提高电力设备的检测和维护效率。

作者凤建勋

机构地区中国电力工程顾问集团新能源有限公司西安分公司

出处《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》 2023年第12期117-119,共3页

关键词深度学习图像识别输电线路

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

1付连宇.基于深度学习的电力通信线缆配线标签识别技术研究[J].中国新技术新产品,2023(20):11-13.
2樊易飞,高成,吴政,刘永鑫.基于机器视觉的产品表面瑕疵检测算法[J].自动化技术与应用,2023,42(11):5-8. 被引量：1
3刘先.计算机技术在食品质量安全与检测中的应用[J].电子技术（上海）,2023,52(9):398-399. 被引量：4
4贾卓,李勇.烟支在线激光打孔设备UPS的设计与维护[J].科技与创新,2023(22):156-158.
5郭磊,林啸宇,王勇,陈正武,常伟.基于深度学习的直升机旋翼声信号检测与识别一体化算法[J].电子科技大学学报,2023,52(6):925-931. 被引量：2
6裴卉宁,邵星辰,郭任哲,张新新.基于几何相似特征的石窟造像装饰图案生成方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2023,35(9):1333-1343. 被引量：3

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术

2023年第12期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于深度学习的输电线路电气设备图像识别方法研究

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史