一种基于卷积神经网络的非入侵式故障电弧监测方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的非入侵式故障电弧监测方法，划分监测区域，初始化后，开始采集监测范围内的线路视频，当任一帧视频图像出现异常时，控制端对视频流进行同步，确认异常区域，当确认到N帧视频图像的异常区域后，将所有处理后的视频图像输入卷积神经网络，对异常区域提取特征并分类，基于分类结果，当确认符合故障电弧特征，则告警，同时确认当前故障电弧对应的电源可切断位置，对电流进行切断。本发明成本低，只需要安装常规的采样摄像头即可，安装简单，调试便利，不需要利用人工选取特征，采用计算机自动处理，处理速度快，监测效率高。