一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法
摘要:
本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法,建立一个包含七类图像的变电站图像数据库,将图像进行构建属性表和手工标注语义分割,预训练、学习属性分类和属性分割卷积神经网络,再通过卷积神经网络对图像进行属性分类和属性分割。本发明提供的一种基于卷积神经网络的变电站属性分割方法,可以有效地预防和排除输电故障,保证供电的安全和畅通;同时,有效缓解人力监控的压力,达到真正意义上的智能监控。在建立变电站图像数据库上,进行了大量测试,结果表明本发明提出的基于深度卷积神经网络的新型技术具有非常高的实用性和可行性。
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