基于深度学习的工程检测智能化创新研究

赵 杰 （ 张家口市建设工程质量检测中心有限责任公司 ）

Abstract

工程检测领域正在发生从传统方法到智能化的转变，其中深度学习技术起到至关重要的作用。本次研究 的目的是探讨深度学习对工程检测的创新性应用，并对它在智能化电网窃电检测，发电厂消防器材移动检测以及智能 仪表检测等方面进行了分析、配电网工程数据分析和遥感目标检测几个方面的实际功效。研究利用基于AlexNet卷积 神经网络对高维数据进行处理，以改善传统窃电检测模型局限性；同时搭建包括感知层，网络层，信息层和应用层智 能仪表检测系统架构以提高检测效率和准确性。另外，该研究探索了以Caffe框架为核心的缺陷检测模型，并将深度学 习方法应用于遥感影像目标检测，显示出深度学习技术对于提高工程检测智能化水平的潜能。尽管深度学习模型在泛 化能力与计算资源消耗方面仍面临挑战，但随着算法优化和硬件性能提升，其在工程检测领域的应用前景广阔。

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