一种基于卷积神经网络和纵横交叉优化算法的电缆隧道温度异常识别方法

摘要

电力系统的安全稳定运行一直是我国电力行业的重中之重,而电缆隧道的安全也是电网安全运行的重要一环。本文使用电缆隧道巡检系统拍摄的图片,基于卷积神经网络(R-CNN)算法,在图像中定位异常状况点,并映射到红外图片。对电缆以及接头温度进行分析来及时对异常情况做出报警,可以维护供电安全并延长电缆使用寿命。针对电缆隧道巡检图像的时效性需求,采用纵横交叉(CSO)算法对图像分割的阈值优化,便于快速定位异常位置。