[发明专利]一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及输电线路测量领域，具体涉及一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统。

背景技术

输电线路担负着电力传输的重要职责，对它的定期巡检是实现输电线路状态检测的主要手段，对保证电网安全稳定运行具有重要作用。

发明内容

鉴于现有输电线路状态监测的重要性，本发明的目的在于通过神经网络技术提高输电线路状态监测的可靠性和准确性。

本发明涉及一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统，其特征在于：

1.采用小波包算法对图像信息进行信号的去噪处理。

2.采用神经网络技术对经过去噪处理的图像信息进行图像识别。

3.提取图像特征建立数据仓库，对数据仓库进行数据挖掘，进一步提高图像识别的准确性。

本发明具有的优点和有益效果为：本实施例提供的基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统将会提高输电线路状态监测的稳定性和可靠性，能够减少观测人员和维护人员的工作量，促进我国输电线路监测技术的发展。

附图说明

图1为本发明一个实施例的原理框图；

具体实施方式

下面将参照附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。

如图1所示：本发明实施例的一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统，包括图像采集摄像头、图像处理计算机、数据存储服务器。

摄像头用于获取某个输电线路的图像

采用小波包算法对图像信息进行信号的去噪处理。

采用神经网络技术对经过去噪处理的图像信息进行图像识别。

提取图像特征建立数据仓库，对数据仓库进行数据挖掘，进一步提高图像识别的准确性。

最后应说明的是：以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。