基于Faster R-CNN的设备故障检测与识别

作者：高露^*; 马元婧

来源：计算机系统应用, 2019, 28(04): 170-175.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.006877

• 环境检测设备
• Faster R-CNN
• 故障检测

现阶段环境检测设备故障频发,需要自动判断该设备是否发生故障,虽然在设备机房中该设备没有触发设备报警装备,但是监测数据仍然超出了正常工作范围,导致检测数据出错.为了解决这一类设备故障问题,提出了基于Faster R-CNN的故障检测与识别的方法,通过对人工标注的图片数据进行卷积特征训练,得到了用于该场景下开关、指示灯、数字仪器三种设备的检测识别模型.实验表明, Faster R-CNN算法对不同拍摄角度、有遮挡物、不同光照条件下的这三种设备的故障检测都能得到理想的效果,也能基本达到实时监测的速率.

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院沈阳计算技术研究所