基于深度学习的航拍图像绝缘子缺失检测方法研究

何宁辉; 王世杰; 刘军福; 张灏; 吴良方; 周秀

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基于深度学习的航拍图像绝缘子缺失检测方法研究

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为解决目前人工处理分析无人机巡检图像效率低、检测结果受人为因素影响较大的问题,提出了一种图像识别的绝缘子缺失识别方法.首先,对无人机拍摄的图像样本进行了处理,扩充样本集.其次,搭建了绝缘子的检测模型,完成各层网络结构的选择和设计,使用CNN算法实现对绝缘子缺失的检测.随后,构建了绝缘子检测网络,并对各层检测网络参数进行配置.选择实际拍摄的图像作为训练样本进行网络训练.检测结果证实几个指标均在0.95以上,说明算法可准确识别出绝缘子.最后,利用CNN算法对航拍绝缘子进行缺陷检测.绝缘片缺失缺陷的正确识别率为86％.算法可根据检测结果自动显示绝缘子有无缺失缺陷.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2021年第12期|132-140|共9页
作者
何宁辉; 王世杰; 刘军福; 张灏; 吴良方; 周秀;
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作者单位

国网宁夏电力有限公司电力科学研究院宁夏银川 750011;

国网宁夏电力有限公司宁夏银川 750011;

国网宁夏电力有限公司中卫供电公司宁夏中卫 751700;

国网宁夏电力有限公司银川供电公司宁夏银川 750011;

国网宁夏电力有限公司中卫供电公司宁夏中卫 751700;

国网宁夏电力有限公司电力科学研究院宁夏银川 750011;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
绝缘子缺陷; 图像处理; Faster R-CNN算法; 模型训练;

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