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基于深度学习的架空线路故障识别方法及系统.pdfVIP

基于深度学习的架空线路故障识别方法及系统.pdf

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    本发明公开了一种基于深度学习的架空线路故障识别方法及系统，首先通过预处理将架空线路图片转换为灰度图像，然后通过边缘检测算法将灰度图像中的输电线轮廓特征识别出来。先通过人工标注断股和正常状态的输电线图像形成训练集和验证集，然后通过放入卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络。通过搭载卷积神经网络的设备可以准确迅速的识别出存在断股故障的架空线路图片，无需人工肉眼识别，可以实现全自动故障检测，并且检测精度高、效率快，能够及时发现架空线路的断股故障，降低了线路运维的人工成本。

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113033451 A (43)申请公布日 2021.06.25 (21)申请号 202110364651.9 G06K 9/46 (2006.01)

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