基于改進MaskR-CNN與SVM的設(shè)備接頭智能識別

打開文本圖片集

摘 要：為提高變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)對微小部件的監(jiān)控識別準確率，以變電站設(shè)備接頭為研究對象，提出一種基于改進的掩碼區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Mask R-CNN）模型與SVM模型的監(jiān)控識別方法。以Mask R-CNN模型和SVM模型為基礎(chǔ)，通過在Mask R-CNN模型的位置預(yù)測層和像素預(yù)測層后增加一層一致預(yù)測層，并構(gòu)建改進的Mask R-CNN模型，實現(xiàn)了變電設(shè)備接頭的位置預(yù)測。（剩余7086字）