基于深度学习的电力设备的巡检优化方法及装置

本发明提供一种基于深度学习的电力设备的巡检优化方法及装置。该方法包括：获取对电力设备采集的图像信号和时序信号；采用自适应小波去噪方法对所述时序信号进行去噪处理，采用第一卷积神经网络对所述图像信号进行去噪处理；采用基于动态密度感知的异常值检测算法分别对去噪后的时序信号和所述高层次图像特征进行异常值检测；基于分类异常值重构算法对所述图像信号和所述时序信号中的异常值进行重构，得到修正后的时序信号和图像信号；从而提高电力设备巡检过程中采集的数据质量，将高质量的时序信号和图像信号输入混合智能模型，输出所述电力设备的设备状态预测结果，进一步提高电力设备的巡检准确性。