基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法设计

作　　者： 滕骐安；徐进；王林

摘　　要： 本研究聚焦基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法。阐述深度学习基础理论，包括其发展脉络与原理，以及卷积神经网络及其变体在图像识别的特性与应用。详细介绍电力工程巡视图像数据集的构建与预处理流程，为算法训练提供可靠数据支撑。创新性地设计了电力工程巡视识别算法，涵盖总体框架、特征提取网络、目标检测与分类算法，并提出优化加速策略。通过输电线路、变电站、发电设备等多场景的应用案例，验证了算法在故障检测、设备状态监测等方面的卓越成效，显著提升电力工程巡视智能化水平与运维效率。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-03