适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法

丁超; 张秋雁; 王蓝苓; 欧家祥; 王铎润

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适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法

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针对当前深度学习算法在电表故障识别训练领域中存在的不足,文章提出了一种改进的电表故障识别训练方法.对传统算法的识别训练过程进行了优化,重点关注缺陷样本的训练和图像采集质量的优化,并采用透视变换等技术手段丰富样本库、调整改善样本采集质量,提升了数据训练结果的可靠性.实例验证表明该方法具有良好适应性与高识别训练可靠度.

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来源
《电工技术》 |2020年第12期|56-59|共4页
作者
丁超; 张秋雁; 王蓝苓; 欧家祥; 王铎润;
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作者单位

贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳 562400;

贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳 562400;

贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳 562400;

贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州贵阳 562400;

贵州电网有限责任公司贵阳修文供电局贵州贵阳 550200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
电表终端; 深度学习; 样本不平衡; 故障识别训练; 图像训练;

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