引言
深度学习理论要求在可视层结构中，每个神经节点都与输入数据的特征信息一一对应。对于可视层的隐藏层结构，任何其他层次的节点都可以在已知网络层节点排列顺序的情况下独立存在。因此，为了保证可视层输入参数的计算准确性，需要在已知隐藏输入信息的基础上实时统计神经节点的数量级，然后结合各级结构中的训练系数指标项，得到最终的参数计算结果。与其他应用算法相比，深度学习理论可以根据隐藏的输入信息推断可视层结构中的输出结果，并在计算过程中建立新的数据特征表达方式，这也是该算法能够实时调度传输信息的主要原因。
1多源感知数据预处理
电力工程的数据处理影响整个工程的进度，数据分析和处理是整个工程的重要工作，关系到整个电力工程的安全。数据预处理是多源感知的前提，数据处理的准确性决定了多源感知数据集成的决策成败。对于电力工程产生的多源数据，首先进行数据相关性分析，并将其结果作为数据集成的输入。由于采集到的数据信息种类繁多，为了防止数据采集结果出现误差，对所选信息进行降噪处理，消除异常数据，提高采集信息的真实性。同时，为了感知数据，处理后获得的数据必须具有连续性、有效性和一致性，通过以下三个步骤进行处理：1）通过遍历算法筛选异常数据，消除随机误差，补偿异常数据；2）提取所有数据信息的特征，提取采样时间和补充数据，保证数据的连续性；3）为了保证数据的一致性，扩展了一维数据。
电力工程识别技术分析
2.1对仪表图像进行预处理
2.1灰度化处理
变电站智能检查机器人拍摄的图像通常是含有三个通道的彩色图像，占据了相对较大的存储空间。通过灰度处理，这些图像可以从RGB的彩色形式转变为单通道的灰度形式，实现存储空间的压缩，保留仪器中的重要信息，满足指针识别的实际要求，提高后续图像处理的速度。
2.1.2高斯滤波操作
变电站内各种仪器的环境比较复杂，智能检测机器人拍摄的图像容易受到噪声等因素的影响，影响最终的识别效果。因此，在灰度化图像的基础上，应通过滤波操作来抑制噪声。目前，变电站智能检测机器人领域使用的高斯平滑滤波器是一种二维零平均离散高斯函数。
2.1.3自适应阈值分割
阈值分割法是处理图像时最常用的方法之一。在应用该方法时，首先选择一个特定的阈值，然后将阈值与图像中每个像素点的灰度值进行比较，并通过比较结果将像素分为前景或背景。在实际操作过程中，发现只有适当的阈值才能对分割效果产生积极的影响，提高分割的准确性，并使后续的图像描述和图像分析结果更加准确。目前常用的阈值分割方法包括实验法、迭代选择阈值法、最小方差阈值法和最大类间差法。最大类间差法比变电站智能检查机器人更适用，计算相对简单，稳定性强，可实现阈值的自动选择，无需设置其他参数。
2.2增强算法识别对象的识别能力
人工智能识别技术的应用效果往往与算法识别对象的识别能力密切相关，因此技术人员需要在输电线路监控系统的改造过程中加强对象的识别效率。由于在监测过程中主要针对外力损伤的相关问题进行识别和监测，前端系统需要对线下施工作业的相关车辆和导线异物进行初步识别。如发现异常情况，可快速防止数据信息收集算法匹配，有效提高人工智能识别的整体效率。此外，人工智能识别技术在应用过程中也需要调查隐患因素，需要检测区域图片信息拍摄上传，在云中分析整合图片信息，及时报警和信息上传，最后通知检查人员及时处理。因此，技术人员需要上传输电线路管道保护区的相关设备图片信息，有助于对危险区域的隐患进行比较分析，有效提高人工智能的识别效率和质量。
2.3进一步投入硬件资源
高质量的硬件资源投资是保证电力营销信息化建设水平、提高信息化管理质量的物质基础。供电企业应进一步加强硬件投资的重视和支持，拨出专项资金作为硬件设备迭代更新的专项资金，由具体人员管理，有效更新电力企业营销信息系统，使其硬件设备能够满足当前电力营销工作的基本需要，提高电力企业的管理效率，避免数据信息传输和交流过程中的损失或遗漏。此外，对于用户侧的电力计量设备，供电企业也应采取相应措施更换。对于不同地区、不同主体的用电客户，采用差异化智能电表控制分析用电量，有效保证用电量计量工作的准确性，使电力营销信息化工作发挥更准确、更有效的作用。
2.4提高算法识别的准确性
在优化和提高算法识别准确性的过程中，技术人员不仅要对线路外力破坏的主要物体类型进行全面分类，还要全面上传移动起重机吊臂、固定塔吊等结构信息的数据库。这有助于人工智能技术在识别过程中及时检索数据库信息，并结合预设的临界值进行危险隐患报警处理。这种算法识别优化可以将危险隐患的报警准确率提高到95%以上，还可以通过后期图片上传信息指导人工维护和隐患排查。此外，技术人员还需要对输电线路监控系统前端返回的图片信息进行标记和提示，更好地方便人工智能识别技术区分移动机械等干扰物体，筛选检测过程中的干扰信息。这样既能降低后期输电线路监控系统危险判断的工作量，又能有效提高整体检测系统的运行效率和响应速度。
结束语
在电力工程的实施过程中，会产生大量的异构多参数据。然而，由于缺乏深度集成手段，数据信息处理和分析不足，数据利用率低。基于多源感知技术，提出了一套电力工程数据信息处理和识别方法，采用集成时序参数和图像参数的多参数框架，从数据角度分析数据集成模式的优缺点，利用卷积神经网络提取图像信息的特征。通过模型优化设计和数据集成，实现目标信息的数据感知，增强不同参数之间的互补性，有效提高电力工程数据感知和处理的准确性和容错率。
