【电器识别】基于AlexNet网络实现电线杆、绝缘子、发电机和电容器等电器设备识别附matlab代码

【电器识别】基于AlexNet网络实现电线杆、绝缘子、发电机和电容器等电器设备识别附matlab代码

1 简介

第三次产业革命以来,计算机领域飞速发展。物体识别作为一个新兴的学科领域,其本身在不断的完善。数学工具越来越全,计算机运算速度的提升,这些方面的进步使得物体识别成为一个理论与实际研究的焦点。而神经网络作为其中极其重要的计算手段,使得基于神经网络的物体识别成为研究热门。本论文研究了物体识别方法,并借助Matlab软件平台,完成了基于AlexNet神经网络的电线杆、绝缘子、发电机和电容器识别实验,从而对物体识别有了更加深刻的认识,最后分析实验结果以及改进方法的探索。

AlexNet是 2012 年 ImageNet 竞 赛 冠军获得者Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的，它是一种卷积神经网络 (CNN) 结构，开启了深度学习的时代，作为开拓者的 AlexNet 自然有很多值得学习参考的地方。AlexNet的结构包括 5 层卷积层，3 层全连接层，共有 650K 个神经元单元，可以实现 1000 类物体的分类，其中卷积层的作用是进行特征的抽象和提取，全连接层的作用是负责逻辑推断，所有的参数都需要学习得到。AlexNet 的输入是227x227x3 的图像，输出是 1x1000 的一维向量，它运用ReLu 激活函数，解决了 Sigmoid 在网络层次较深时的梯度弥散问题，提高了神经网络对模型的表达能力。

2 部分代码

function varargout = zhuti(varargin)% ZHUTI MATLAB code for zhuti.fig% ZHUTI, by itself, creates a new ZHUTI or raises the existing% singleton*.%% H = ZHUTI returns the handle to a new ZHUTI or the handle to% the existing singleton*.%% ZHUTI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in ZHUTI.M with the given input arguments.%% ZHUTI('Property','Value',...) creates a new ZHUTI or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before zhuti_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to zhuti_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help zhuti% Last Modified by GUIDE v2.5 26-Apr-2022 23:34:18% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @zhuti_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @zhuti_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before zhuti is made visible.function zhuti_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to zhuti (see VARARGIN)axes(handles.axes1);imshow([255]);axes(handles.axes2);imshow([255]);axes(handles.axes3);imshow([255]);axes(handles.axes4);imshow([255]);axes(handles.axes5);imshow([255]);% Choose default command line output for zhutihandles.output = hObject;%

3 仿真结果

4 参考文献

[1]陈春玲, 杨雪, 周云成,等. 基于卷积神经网络的绝缘子目标识别方法研究[J]. 沈阳农业大学学报, 2019, 50(4):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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