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家用电器双路 CNN 电气特征识别 - 人工智能垂直领域工程项目案例库
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在本案例中,我们通过独立采集单个用电器的电流、电压等电气特征,利用深度学习构建智能化家用电器识别模型。通过在总电压电流信号进行采样,特征参数提取与分离,输入特征到模型实现电器识别。将能改进现有电器识别系统,采用更低的成本,实现简洁而精确的电器识别。并可以进一步通过 App 客户端反馈给用户,实时反映家庭用各种电器的功耗指标。从而提高用户绿色用电意识,并降低能源损耗。我们将使用深度学习神经网路,通过电流和电压测量 Mel 频谱图,识别出十一种不同类型的电器。包括:日光灯、吹风机、微波炉、空调、冰箱、笔记本电脑、真空吸尘器、白炽灯、风扇、洗衣机、电暖器。 数据集来自 Data Science Capstone 竞赛,包含一个普通家庭中十一种不同电器类型的电流和电压测量数据,采样频率为 30 千赫。对于每种电器,电插头的负载测量都经过后处理,以提取一个 2 秒长的电流和电压测量窗口。其中部分测量样本的窗口,既包含 临时启动状态 (打开设备),也包含 稳定操作状态 (设备运行后),其它样本窗口则只包含 稳定操作状态 信息。所有测量结果都转换成两个 Mel 频谱图,一个是 电流 ( current ),一个是电压( voltage )。其中,训练集中有 988 对谱图,测试集中有 659 对谱图,图像尺寸为 128x118 。由于数据集来自数据竞赛,测试集中并未给出对应标签。 =============================================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】二维码关注或订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用,禁止用于二次销售、课堂教学及培训用途。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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