用于电网异物识别的生成式对抗卷积神经网络算法

代杰杰; 滕莹冰; 吴奕姣; 龚越明

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用于电网异物识别的生成式对抗卷积神经网络算法

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电网异物入侵、人员行为的自动辨识为消除安全隐患提供了一种有效手段。考虑到传统电力图像辨识精度低的问题,文章提出了一种用于电网异物识别的生成式对抗卷积神经网络算法。针对异常图像样本数据不足及不均衡,首先,利用生成式对抗网络的零和博弈及对抗训练,获得具有异常特征的图像;然后,利用卷积神经网络的特征提取能力分析真实样本及生成图像,执行目标检测任务;最后,将算法对异物入侵及人员行为图像进行识别检测,结果表明,所提方法可以有效提升电力监控图像异常检测的识别率。

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来源
《电力信息与通信技术》 |2020年第9期|P.1-7|共7页
作者
代杰杰; 滕莹冰; 吴奕姣; 龚越明;
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作者单位

国网上海市电力公司市南供电公司上海201199;

国网上海市电力公司市南供电公司上海201199;

国网上海市电力公司市南供电公司上海201199;

国网上海市电力公司市南供电公司上海201199;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的自动化;
关键词
电力图像; 异物识别; 生成式对抗网络; 卷积神经网络; 特征提取;

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