| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像处理技术在电力系统中的研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 存在问题 | 第19-20页 |
| 1.3 深度学习及其在图像处理方面的研究进展 | 第20-25页 |
| 1.3.1 深度学习模型 | 第21-23页 |
| 1.3.2 DL在图像处理方面的研究进展 | 第23-25页 |
| 1.4 本文创新点及内容安排 | 第25-28页 |
| 第二章 基于二次泰勒级数的自适应电力设备图像增强 | 第28-47页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 图像增强技术介绍 | 第29-30页 |
| 2.3 常用图像增强算法 | 第30-32页 |
| 2.3.1 均值滤波算法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 灰度变换 | 第31-32页 |
| 2.3.3 高增滤波算法 | 第32页 |
| 2.4 基于二次泰勒级数NAE的电力设备图像增强算法 | 第32-37页 |
| 2.4.1 图像转换 | 第34页 |
| 2.4.2 非线性自适应增强 | 第34-35页 |
| 2.4.3 图像的均值信息获取 | 第35-36页 |
| 2.4.4 二次泰勒级数的边缘自适应增强 | 第36-37页 |
| 2.4.5 颜色还原 | 第37页 |
| 2.5 实验及结果分析 | 第37-46页 |
| 2.5.1 参数设置 | 第37-39页 |
| 2.5.2 实验结果及分析 | 第39-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于显著性模型的电力设备检测 | 第47-68页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 显著性目标检测概述 | 第48-49页 |
| 3.3 引入卷积神经网络的显著物体探测 | 第49-56页 |
| 3.3.1 ITTI视觉显著性模型 | 第49-52页 |
| 3.3.2 引入卷积神经网络的视觉显著性模型 | 第52-56页 |
| 3.4 基于最大熵法的电力设备分割 | 第56-58页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第58-66页 |
| 3.5.1 显著目标检测及结果分析 | 第58-63页 |
| 3.5.2 显著目标分割及结果分析 | 第63-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 结合深度学习和随机森林的电气关键设备识别 | 第68-96页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 电力设备特征提取 | 第69-77页 |
| 4.2.1 Alexnet模型 | 第69-72页 |
| 4.2.2 DCNN模型 | 第72-74页 |
| 4.2.3 电力设备特征提取算法 | 第74-77页 |
| 4.3 电力设备识别 | 第77-84页 |
| 4.3.1 Logistic分类器 | 第77-78页 |
| 4.3.2 Softmax分类器 | 第78-79页 |
| 4.3.3 基于深度学习和随机森林分类器的电力关键设备识别 | 第79-84页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第84-94页 |
| 4.4.1 特征提取试验结果分析 | 第85-89页 |
| 4.4.2 电力设备识别实验结果分析 | 第89-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第五章 设备识别在AR智能辅助系统中的应用 | 第96-119页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 AR智能辅助系统中基于深度学习的设备识别应用 | 第97-107页 |
| 5.2.1 设备识别在AR智能辅助系统中的应用流程 | 第97-99页 |
| 5.2.2 设备识别在设备认知与结构原理培训中的应用 | 第99-101页 |
| 5.2.3 设备识别在设备巡视与事故缺陷课件中应用 | 第101-103页 |
| 5.2.4 设备识别在电缆终端头制作辅助课件中的应用 | 第103-107页 |
| 5.3 电力现场作业AR智能辅助系统开发与实现 | 第107-117页 |
| 5.3.1 系统框架 | 第107-110页 |
| 5.3.2 硬件实现 | 第110页 |
| 5.3.3 软件实现 | 第110-111页 |
| 5.3.4 操作实例 | 第111-117页 |
| 5.4 总结 | 第117-119页 |
| 第六章 结论 | 第119-121页 |
| 6.1 全文内容总结 | 第119-120页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-130页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第130-131页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第131-132页 |
| 攻读博士学位期间申请的发明专利 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
