《基于卷积神经网络和纵横交叉优化算法的电缆隧道温度异常识别方法》
电力系统的安全稳定运行对于我国电力行业至关重要，而电缆隧道作为电网安全运行的关键环节，其安全监测不容忽视。文章主要探讨了一种利用卷积神经网络（CNN）和纵横交叉优化算法（CSO）来识别电缆隧道温度异常的方法，旨在提高异常检测的准确性和效率。
电缆隧道内环境复杂，电缆线路和设备众多，传统的温度监测手段面临诸多挑战。例如，接触式测温传感器受电缆外皮影响，存在温度反应滞后、区域性强、需大量布置等问题。因此，非接触、高精度的温度监测技术成为研究焦点。本文提出的方法，正是基于此背景，利用图像处理和深度学习技术来解决这一问题。
文章采用卷积神经网络（CNN）算法，这是一种在计算机视觉领域表现卓越的深度学习模型。CNN通过多层卷积和池化操作，自动提取图像特征，能有效地在图像中定位异常状况点。在电缆隧道巡检系统拍摄的图片中，CNN能够识别出可能存在问题的电缆接头，并将其映射到对应的红外图片上，实现对电缆及接头温度的实时分析。这样，一旦发现异常升温，系统即可及时发出警报，从而保障供电安全，延长电缆使用寿命。
为了解决样本量有限的问题，文章采用了迁移学习策略。迁移学习是深度学习中的一种方法，它允许模型在少量训练数据下仍能保持良好的性能。通过预训练模型的权重初始化，降低了训练强度，同时保证了对电缆接头定位和识别的准确性。
此外，文章还引入了纵横交叉优化算法（CSO）。CSO是一种全局优化算法，它结合了“纵横”两个方向的信息交换，以寻找最佳解。在本研究中，CSO被应用于图像分割的阈值优化，使得异常位置的定位更加准确且快速。这适应了电缆隧道巡检图像的时效性需求，提升了系统的响应速度。
总结而言，该研究结合了深度学习与优化算法的优势，为电缆隧道温度异常检测提供了一种高效、精准的解决方案。通过CNN的特征提取和CSO的阈值优化，能够在复杂的电缆隧道环境中迅速识别温度异常，对电力系统的安全管理具有重要的实践意义。未来的研究可进一步探索如何优化模型性能，提高识别精度，以及如何将这种方法扩展到其他类型的安全监测应用中。
