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本发明公开了基于多DCNN网络的电力设备故障图像识别勘灾系统，它的数据集准备模块用于得到受损伤电力设备的图像数据集并将其划分为训练集和测试集，然后对训练集和测试集进行预处理；图像特征提取模块提取预处理后训练集的全局特征和局部特征；特征融合模块得到联合特征；分类网络训练模块利用测试集和确定了卷积层、全连接层、池化层的层次结构的DCNN的卷积神经网络对测试集中的图像进行诊断，确认测试集中的各个图像的图像故障标签。本发明能克服现有技术在灾后现场电力设备关键部件故障检测速度慢、准确度低的问题。
(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 113205039 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110474751.7 G06N 3/04 (2006.01)
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