潘龙.基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法*[J].电工技术,2019(13):30-33
基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法*
  
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中文关键词:  深度卷积神经网络  憎水性检测  憎水性等级  自动识别
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作者单位
潘龙 国网河南省电力公司濮阳供电公司 
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中文摘要:
      针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题，提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法。该方法基于深度卷积神经网络智能算法，结合国际复合绝缘子憎水性分级标准，构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法，并首次在憎水性图像识别上使用了网格化剖分图像的方法，逐网格分析憎水性等级，最终形成了复合绝缘子憎水性图像自动识别算法。结果显示，应用该算法可清楚地识别绝缘子的憎水性等级，得到绝缘子老化程度的分布情况。
英文摘要:
      
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