基于卷積神經網絡的機房柜門開關狀態識別研究

摘要：為監測電網系統中機房柜門開關狀態,避免產生安全隱患和財產損失,提出了一種基于卷積神經網絡的機房柜門開關狀態識別方法。該方法以ZFNet卷積模型作為基礎網絡,通過引入數據擴充防止過擬合現象產生,并使用遷移學習及批標準化方法加快網絡收斂速度,提升了識別精度。以電網系統機房中的機柜門開關狀態圖像作為分類對象進行實驗。實驗結果表明,該方法能避免人工提取特征的局限性,識別精度滿足實際監控要求。