深度学习驱动的电力巡检图像智能识别系统

本文档介绍了一种创新的电力巡检图像智能识别方法，该方法专注于解决电力设备维护中的图像处理问题。该技术主要依靠深度学习的图像识别算法，结合了多种深度卷积神经网络模型，如主干网络基于FPN（Feature Pyramid Network）设计，能够适应不同尺寸物体的检测。RPN（Region Proposal Network）通过输出薄特征层来提升模型推理的速度，而头部采用单层的RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）子网络，以减少不必要的参数，从而防止过拟合。 关键的创新点之一是采用了在线困难样本挖掘技术，这使得系统在面对复杂或难以识别的样本时，能有针对性地增强检测能力，提高了识别精度。同时，该方法充分利用大规模的巡检图像数据，通过数据增强和细致的参数分析，优化了系统的性能和鲁棒性。 该系统的设计结构分为四个层次：算法层，负责深度学习算法的应用；模型层，使用神经网络模型库；学习与训练层，包含缺陷识别模型的增强学习模块以及深度学习训练平台，确保模型的持续优化；数据层则涵盖了巡检原始数据、缺陷记录、智能分析样本和测试验证等不同类型的数据库，以支持系统的全面运作。 这种电力巡检图像智能识别方法旨在通过自动化图像识别和分类，显著降低运维人员的工作负担，提升工作效率，对于电力行业的设备维护和监控具有重要的实践价值。通过专利申请，这项技术有望得到法律保护，并在未来可能推动电力行业智能化巡检的广泛应用。