65 / 2017-02-10 17:15:02
Convolutional Neural Network for Power Grid Equipment Classification
12793,12792,10394,12791
终稿
路永玲 路 / 江苏省电力科学院
胡成博 胡 / 江苏省电力科学院
徐家园 徐 / 江苏省电力科学院
周志成 周 / 江苏省电力科学院
刘浩杰 刘 / 南京大学
陈彤 陈 / 南京大学
丁俊峰 丁 / 南京大学
洪炜鑫 洪 / 南京大学
Research on image classification
has become a hot topic in the field of computer
vision. The traditional algorithms use
feature extraction together with machine learning
to classify. However, expert knowledge is
needed to define the features and feature extraction
depends greatly on the kind of power
grid device to be classified. A different approach
for the task is to use Convolutional
Neural Network(CNN) for classifying different
kinds of equipment. CNN has the ability
to perform feature extraction and classification
in the same architecture with no need of expert
knowledge. Tested on photos taken in a power
grid, the proposed CNN method achieves better
performance than some of traditional algorithms.
重要日期
  • 会议日期

    04月06日

    2017

    04月08日

    2017

  • 03月26日 2017

    初稿截稿日期

  • 03月29日 2017

    初稿录用通知日期

  • 04月01日 2017

    终稿截稿日期

  • 04月08日 2017

    注册截止日期

主办单位
Bharath Institute of Higher Education and Research
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