【摘 要】
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为解决电缆接头施工工艺监管难、缺陷隐患多的问题，提出了一种基于卷积神经网络的电缆接头缺陷识别方法。通过电缆施工人员安全帽上的摄像头获取电缆中间接头施工图片，采用梯度直方图方法提取电缆接头的视频特征数据；通过图像开运算对电缆接头图像进行腐蚀和膨胀，消除电缆接头图像的噪声数据。在此基础上，通过正常样本训练卷积神经网络，提高电缆接头缺陷发现能力。在某城市电缆接头施工现场应用该方法，电缆接头缺陷识别准确率
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB2103000）；
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为解决电缆接头施工工艺监管难、缺陷隐患多的问题，提出了一种基于卷积神经网络的电缆接头缺陷识别方法。通过电缆施工人员安全帽上的摄像头获取电缆中间接头施工图片，采用梯度直方图方法提取电缆接头的视频特征数据；通过图像开运算对电缆接头图像进行腐蚀和膨胀，消除电缆接头图像的噪声数据。在此基础上，通过正常样本训练卷积神经网络，提高电缆接头缺陷发现能力。在某城市电缆接头施工现场应用该方法，电缆接头缺陷识别准确率达98.5%，其结果验证了该方法的有效性。
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