适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法 |
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引用本文: | 丁 超,张秋雁,王蓝苓,欧家祥,王铎润.适用于电表终端故障识别训练的图像训练方法[J].电工技术,2020(12):56-59. |
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作者姓名: | 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;贵州电网有限责任公司贵阳修文供电局 |
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摘 要: | 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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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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