利用长短期记忆与深度神经网络提升电力元件识别效率

本文主要探讨了在电力巡检图像处理中的一个关键挑战：如何提高电力组件识别的准确性，尤其是在存在大量干扰物体的复杂场景下。作者针对这一问题提出了一种创新的方法，结合了长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络和深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）技术。 首先，作者利用LSTM网络的优势在于其能够捕捉和理解长期依赖性，这对于处理图像中的上下文信息至关重要。在传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）基础上，LSTM被用于合成和整合图像的全局和局部特征，增强模型对电力组件识别的鲁棒性。这与传统的识别方法有所不同，后者可能无法充分挖掘图像的全面信息。 接下来，作者构建了一个名为Mask LSTM-CNN的模型，该模型融合了现有的Mask R-CNN方法，即一种流行的区域卷积神经网络，专门用于目标检测。通过Mask LSTM-CNN，模型可以更好地定位和区分电力组件，同时利用LSTM处理动态序列数据的能力来增强对象识别的精度。 然后，为了进一步优化模型性能，作者设计了一种特定的特征提取算法，该算法专注于提取电力组件特有的视觉特征。这种方法有助于降低噪音干扰，提高模型对于目标组件的识别能力。此外，作者还针对Mask LSTM-CNN模型的参数进行优化，以确保在训练过程中达到最佳性能。 最后，研究结果表明，这种结合了长短期记忆和深度学习的电力组件识别方法在实际应用中表现出强大的竞争力，不仅提高了识别准确率，而且在面对复杂环境时展现出更好的鲁棒性。这一研究成果对于提升电力设备维护和故障诊断的效率具有重要的理论和实践价值。这篇研究论文在图像处理领域为电力组件的智能识别提供了一种新的、高效的解决方案。