基于卷积神经网络的变压器套管故障红外图像识别方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的变压器套管故障红外图像识别方法，包括以下步骤：A、构建卷积神经网络模型；卷积神经网络模型包括输入层和输出层，输入层和输出层之间设置若干个卷积层和采样层，卷积层和采样层交替设置，在输出层与最后一个采样层之间设置有全连接层；B、对卷积神经网络模型进行训练；循环迭代进行激励传播和权值更新，直到目标函数收敛到预设的范围为止；C、使用步骤B训练后的卷积神经网络模型对变压器套管故障红外图像进行识别。本发明能够改进现有技术的不足，图像识别率高。