一种基于深度学习的真空电弧燃弧模式识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的真空电弧燃弧模式识别的方法，包括以下步骤：S1.获取燃弧模式图像序列；S2.建立深度学习网络并得到网络训练模型；S3.将需要识别的电弧图像输入训练模型进行识别；深度学习网络选用卷积神经网络中改进的GoogleNet网络，所述改进的googlenet网络结构包括依次连接的输入层、初始卷积层、池化层、inception模块、辅助分类器、全局平均池化层、Dropout层、全连接层、softmax层和输出层；本发明提出的基于深度学习的真空电弧识别方法主要目的在于解决现有技术中，燃弧实验具有大量的数据，包括高速摄影机拍摄的电弧动态图像，而人工识别耗时长、效率低、主观性强等一系列问题。