一种电缆设备温度异常定位与识别方法

本发明涉及计算机图像处理识别的技术领域，更具体地，涉及一种电缆设备温度异常定位与识别方法，首先在电缆隧道巡检系统拍摄的图片的基础上通过扩充样本生成目标数量的训练图片与原图共同作为训练样本，构建Faster R‑CNN网络模型对训练样本进行训练得到目标检测网络，得到接头区域在可见光照片上的位置，并映射到红外图片，并对电缆接头温度进行分析来及时对异常情况作出报警。本发明选择训练Faster R‑CNN目标检测网络参数，用RPN网络提取预选区域训练目标检测网络，充分利用卷积神经网络提取二维图片特征的能力，实现电缆设备温度异常定位与识别，具有较高的准确率，适用性广，具有良好的识别质量和较高的识别速度。