【摘 要】
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为提高电气设备红外故障图像识别准确率,提出了基于双监督信号深度学习的电气设备红外故障图像识别方法。首先,使用Slic超像素分割算法合并相似像素成区域块;其次,根据改进后
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472278)
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为提高电气设备红外故障图像识别准确率,提出了基于双监督信号深度学习的电气设备红外故障图像识别方法。首先,使用Slic超像素分割算法合并相似像素成区域块;其次,根据改进后HSV空间的亮度信息判别设备温度异常区域,进而分割出温度异常区域所在的连通区域及所对应的设备;最后,基于GoogLeNet卷积神经网络对电气设备红外故障图像进行特征提取,再采用softmax损失和中心损失两种监督信号对提取的特征进行监督训练,并自行建立700幅电气设备红外故障图像数据集,其中500幅用于训练,200幅用于测试。实验结果表明:使用双监督信号深度学习算法测试准确率达到98.6%,比单独使用softmax损失时准确率提高了1%。该算法能够对变压器套管、电流互感器、避雷器、隔离开关、绝缘子5种电气设备及其对应故障精准定位、识别。
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