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基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法

周自强 纪扬 苏烨 蔡钧宇

中国电力2019,Vol.52Issue(4):104-110,7.
中国电力2019,Vol.52Issue(4):104-110,7.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.201808121

基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法

A Hybrid Transfer Learning/CNN Algorithm for Cable Tunnel Rust Recognition

周自强 1纪扬 2苏烨 1蔡钧宇1

作者信息

  • 1. 国网浙江省电力科学研究院,浙江 杭州 310014
  • 2. 浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027
  • 折叠

摘要

关键词

迁移学习/卷积神经网络/电缆隧道/锈蚀识别/Tensorflow框架/故障诊断与定位

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周自强,纪扬,苏烨,蔡钧宇..基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法[J].中国电力,2019,52(4):104-110,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(6157010854) (6157010854)

国网浙江省电力科学研究院科技项目(5211DS16002R). (5211DS16002R)

中国电力

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9649

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