传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别 和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL 库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。 字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络 具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络， 以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。 论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具集，针对设计和开发数字图像识别系统 系统实现所需要的技术方法需要进行全面的分析和掌握。

随着海上平台电力组网的发展,电压等级的升高和设备负荷的增大,电力系统对各类电气设备运行可靠性的要求也越来越 高,运行温度是确保电气设备健康稳定运行的参数之一。海上平台电气设备温度检测多采用 FULUK 型红外热成像仪,该 设备具有不接触、实时、快速、直观、且方便进行计算机分析等优点,通过 MATLAB 软件对热成像图片数据识别,提取, 分析,最终自动生成分析报告,在预防电气设备隐患发生,提高设备运行可靠性,保证海上油田生产的稳定运行方面起到 很好的效果,具有一定的借鉴意义。

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