基于残差结构卷积神经网络的绝缘子污秽度定量检测系统及方法

本发明提出了一种基于残差结构卷积神经网络的绝缘子污秽度定量检测系统，属于绝缘子污秽度检测技术领域，针对积污取样布区域提取高光谱谱线数据，按照光谱划分的比例分为训练集和测试集；随机初始化网络参数，将全波段光谱数据输入特征提取网络进行污秽度特征提取；将提取的特征向量输入到回归层中进行回归训练，使用均方误差作为损失函数，计算预测值与真实标签之间的误差；使用优化器来更新网络参数，通过自适应学习率调整来加速训练过程；待测的未知样本输入训练好的检测模型得到检测结果；本发明实现了绝缘子污秽度的定量检测，有助于优化维护计划，提高电力系统的运维效率，及时发现和消除潜在故障，从而提高电力系统的可靠性和安全性。