TensorFlow驱动的高压输电线路智能异物识别提升

本文主要探讨了基于TensorFlow的高压输电线路异物识别方法，针对传统异物识别在准确性上存在的不足，研究人员提出了一个深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）模型来提高识别性能。首先，他们对巡检图像进行了预处理，包括图像灰度化和尺寸压缩，然后利用三维块匹配滤波（BM3D）算法进行去噪，以获得高质量的训练数据。TensorFlow作为一种强大的深度学习框架，被选用来构建和优化模型结构，其中TensorBoard模块在设计模型结构和调整参数过程中发挥了关键作用。 文章特别关注了ReLU激活函数和特征权重的选择与理论分析，这两个因素对于DCNN的性能至关重要。经过15次迭代的训练，实验结果显示，所提出的基于TensorFlow的深度卷积神经网络相较于传统的支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和BP神经网络，在巡检图像识别方面表现出了显著的优势。与经典模型如LeNet-5和VGGNet，以及相关文献中的模型相比，所提出的模型显示出更好的识别效果和优越性。 高压输电线路因其地理跨度大，异物类型多样，如鸟巢、风筝、树枝和塑料袋等，对智能识别系统的准确性和鲁棒性提出了高要求。通过结合TensorFlow的高效计算能力和深度学习的高级特性，该研究有助于提高高压输电线路的智能监控水平，减少人工巡检工作量，从而确保线路的稳定性和安全性。此外，论文还强调了输电线路智能识别与运行状态诊断在高压输电线路管理中的重要性，为实际应用提供了有价值的技术支撑。