对无线红外热成像仪所采集的海量红外图片的分析需要花费大量时间和精力,且诊断结果的正确性不高。为了解决这一问题,提出了一种对海量红外故障图像进行自动处理的可行方法。所提出的算法首先将图像分割成超像素,然后采用卷积递归神经网络进行智能识别。通过对预训练程序、几种无监督预训练算法的效率以及不同网络参数进行的实验表明,该算法能够基于红外图像对变电设备的运行状态进行评估。
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