高壓電力線每天都會傳輸大量電能，以滿足我們日常生活的需求。電能傳輸過程中產生的熱量很少，這種熱量和陽光，雨水等的影響會腐蝕電線表面。此基礎上，提出了一種基于深度學習和卷積神經網絡的絕緣子損傷檢測算法。積網絡由卷積層，池化層和全連接層組成，大量卷積核用于創(chuàng)建非線性映射函數，以學習圖像之間的映射關系?？诤蜆撕灐?p align="center">

　　
　　算法根據注意力機制自動提取隔離器的區(qū)域，然后將其用作卷積網絡的輸入，以確定當前輸入圖像是否損壞。驗分析表明，基于卷積網絡的隔離器損傷檢測算法的準確性為93％，可以滿足實際應用的要求。今，使用高壓電力線進行能源運輸是一種重要的社會營養(yǎng)手段，尤其是在電壓大于或等于500 kV的情況下。于絕緣層長時間暴露在空氣中，雨水的侵蝕和陽光的暴露會損壞絕緣層，這可能會導致某些區(qū)域斷電并造成傷害為了人類生命和財產安全。力公司在檢測絕緣損壞方面投入了大量的人力和資源，并且大多數使用人工識別。管此方法穩(wěn)定可靠，但風險很高。究人員已經探索了使用計算機視覺通過直升機捕獲絕緣圖像的方法，然后使用分類模型來確定當前圖像是否損壞。統(tǒng)的數字圖像方法使用手動圖像提取運算符來提取圖像的局部特征，但是不能補償圖像感知到的圖像的語義特征之間的差異。算機和人類視覺神經提供的信息。運的是，近年來，基于深度學習的卷積神經網絡[1]導致了計算機視覺領域的進步和高級研究。此基礎上，本文建議使用深度卷積網絡對絕緣子的圖像進行分類，以確定在當前圖像中絕緣是否受損。章首先介紹了基于深度學習的卷積神經網絡的理論基礎，然后開發(fā)了本文提出的絕緣圖像分類算法。
　　積神經元網絡主要包括卷積層，池層和完全連接層。積層由幾個卷積核組成，主要用于提取圖像的局部紋理特征，例如顏色，電纜漸變和紋理。著網絡層次的加深，網絡檢索到的圖像特征將從本地詳細信息轉換為全局語義信息。組層用于對圖像的特征圖進行下采樣，以降低泛化模型參數大小的能力。

　　連接層將卷積層提取的圖像的局部特征編碼為全局語義特征。實際應用中，卷積核的大小通常適合于滑動步長和擴展像素的大小，因此卷積運算不會改變功能圖的大小。分類階段，使用下游計算來計算圖像的分類誤差，并在反向傳播階段更新網絡權重。于搜索的智能注意力機制[2]使用一個或多個候選框在圖像中進行智能搜索，以找到圖像最大的區(qū)域用于分類任務。于智能搜索的候選框不會使用整個圖像中不同大小的框在圖像中從左到右從上到下滑動，而是基于強化學習可智能搜索整體圖像中的分類。配最重要的區(qū)域?；瘜W習策略梯度算法[3]使用固定分布函數對原始圖像中的多個候選區(qū)域進行采樣，然后提取這些區(qū)域作為卷積網絡的輸入。提取圖像的局部特征和相應的局部區(qū)域。置坐標被拼接為遞歸神經網絡的輸入，以了解這些圖片塊之間的依賴性。絡的最終任務是提供圖像輸出候選區(qū)域的樣本分布，該樣本分布使用高斯分布來表示采樣區(qū)域的分布。知模塊：該模塊的基本功能是離開候選區(qū)域的中心區(qū)域。慮到關注區(qū)域的圖像的大小在不同的圖像中是不同的，因此，如果頂點的坐標以及圖像的長度和寬度被直接傳輸，則網絡難以優(yōu)化。
　　此，直接發(fā)布感興趣區(qū)域的中心位置，并使用不同的大小。子根據中心位置產生一個候選區(qū)域。征提取模塊：該模塊首先縮放檢測模塊提取的不同大小的圖像，然后使用卷積網絡的這些輸入圖像塊將圖像編碼為矢量一維特征。用卷積網絡從圖像中提取語義信息可以解決網絡在本地看到的問題。了解決網絡應檢查的問題，網絡在前一個模塊中學習到的圖像位置也將以與功能相同的維度進行編碼，然后進行拼接。像的局部語義特征和觀察到的位置的拼接解決了網絡應該在給定的自然圖像中看到和看到的東西。習模塊：在上面的兩個模塊中，我解決了網絡具體看到的內容。優(yōu)化模塊問題中，長短記憶模型用于學習序列之間的依賴關系，策略梯度算法用于優(yōu)化模型損失函數。包含在滑動窗口中的物體的類別是鳥的概率大于某個閾值時，對應的獎勵值為1，否則獎勵值為-1。習后，網絡能夠識別出最重要的圖像分類區(qū)域。文使用Tensorflow開源深度學習框架[4]來實現卷積架構，并使用Python2.7版本來實現本文的算法。了加速網絡學習模型，本文檔中涉及的網絡模型均在NVIDIA GTX 1070顯卡上運行，并使用訓練程序中的參數初始化網絡參數權重。ImageNet：批處理大小為10，每個圖像均按比例縮放為448x448。絡的初始學習率是0.001，在進行10，000次鍛煉后，學習率將降低0.1倍，電纜并且加權衰減因子設置為0.0002。用標準批量梯度下降算法優(yōu)化目標函數，脈沖因子設置為0.95。1顯示了使用策略梯度算法最有可能影響圖像分類的區(qū)域，以及圖像的絕緣區(qū)域。上圖所示，本文中使用的注意力機制圖像分類方法可用于近似感興趣區(qū)域。對象檢測不同，此任務需要精確定位圖像中出現的對象框的位置。
　　意機制的圖像分類方法的目的是搜索區(qū)域最重要的是受分類結果的影響，而無需定位框架。1顯示了Cifar10和絕緣子的分類精度。以看出，本文提出的基于策略梯度的圖像分類算法的精度為93％，并且分類精度高于傳統(tǒng)的圖像分類算法。時，本文對Cifar 10數據集上的注意力機制的分類機制進行了評估，基于注意力機制的分類算法的精度比傳統(tǒng)的注意力機制高1％。統(tǒng)分類算法。以看到圖1的可視化結果和表1的分類結果。文提出的注意力機制算法的分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像分類算法。于絕緣損傷檢測算法，提出一種基于深度學習的基于注意力機制的圖像分類算法。算法基于強化學習策略梯度算法：當使用代理掃描圖像以找到最重要的區(qū)域作為分類結果時，該區(qū)域被認為是絕緣的大致區(qū)域。驗表明，本文提出的基于注意力機制的圖像分類算法可以應用于真實場景。
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