摘要: 针对传统方法对电力设备的图像特征分类不明确，导致得到的图像识别效果不佳，难以保证安全运行的问题，提出了基于深度学习的电力设备图像识别方法。该方法首先提取电力设备图像特征分类伪装因素，然后基于深度学习方法构建网络模型定位错误锚点，通过正负训练标记识别目标区域，从而完成对电力设备图像的识别。实验结果表明，以变压器和电线塔杆作为识别设备测试对象，该方法能在30 s内基本完成采集图像的有效识别，可保证电力设备能稳定运行，具有较好的实际应用效果。