基于改进区域候选网络的绝缘子检测研究与实现

发布时间：2021-04-10 21:08

　　绝缘子作为电力系统中的重要设备,其绝缘状态直接影响整个电力系统的稳定性和供电的可靠性。因此,电力巡检是保障电网安全运行不可或缺的手段,新兴的无人机巡检通过搭载的高清相机和图传设备可获取大量详实的巡检影像。这些巡视数据仅凭人工分析和处理,工作量庞大,效率低下,存在由工作人员经验和素质引起的偏差。因此需要引入智能化的识别方法。本文结合国家自然科学基金资助项目“基于深度特征表达的目标检测与故障识别方法研究”的需求,从以下几个方面展开研究:（1）本文通过使用卷积神经网络实现对绝缘子的检测,解决传统检测算法鲁棒性差,泛化能力不强,准确率不高等问题。首先通过研究卷积神经网络的特点和广泛应用,结合工程需求和硬件支持,使用VGG16作为特征提取网络和RPN作为检测方法,搭建适宜本课题网络模型。其次利用无人机在不同线路和时间采集玻璃和陶瓷绝缘子样本并进行人为拓展并结合绝缘子的3D人工图像进行样本扩充,作为训练样本。然后本文选择开源的Tensorflow作为工具,结合相关调参技术对网络结构进行改进和在训练过程中进行优化。通过自动学习绝缘子特征的本质,实现了复杂航拍背景中的绝缘子目标检测。（2）本文提出了一... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：46 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

卷积操作图像具有静态性的特点，服从统计规律，位置不同的局部特征相关性很弱，甚至相同的特征也可以同时出现在几个不同的位置

池化操作

图 2-2 池化操作2.2.3 激活函数作为卷积神经网络中非线性的重要来源，激活函数是非常重要的，经常使用的激活函数有 Sigmoid 激活函数，tanh 激活函数和 ReLU 激活函数，还有为了改进ReLU 激活函数在训练中出现神经元“坏死”而不断衍化的 PreLU 激活函数，ELU激活函数和 maxout 激活函数。部分激活函数的对比如图 2-3 所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进区域候选网络的航拍图像中绝缘子目标识别方法[J]. 翟永杰,李海森,吴童桐,苑朝.  浙江电力. 2018(12)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航.  计算机应用. 2016(09)
[3]固定翼无人机电力巡线航线规划浅析[J]. 魏文力,丁建,黄建峰.  中国电业(技术版). 2016(04)
[4]基于稀疏差异深度信念网络的绝缘子故障识别算法[J]. 高强,阳武,李倩.  电测与仪表. 2016(01)
[5]无人机巡线技术与路径定位巡线技术对比分析[J]. 金国伟,汤亚俊,许俊州.  信息化研究. 2015(06)
[6]基于骨架提取的航拍绝缘子图像分步识别方法[J]. 翟永杰,王迪,伍洋,程海燕.  华北电力大学学报(自然科学版). 2015(03)
[7]航拍图像中玻璃绝缘子自爆缺陷的检测及定位[J]. 张少平,杨忠,黄宵宁,吴怀群,顾元政.  太赫兹科学与电子信息学报. 2013(04)
[8]基于NSCT的航拍绝缘子图像边缘提取方法[J]. 赵振兵,金思新,刘亚春.  仪器仪表学报. 2012(09)
[9]电网巡检图像中绝缘子的识别[J]. 姚春羽,金立军,闫书佳.  系统仿真学报. 2012(09)
[10]基于彩色图像的玻璃绝缘子缺陷诊断[J]. 林聚财,韩军,陈舫明,徐雄,王亚萍.  电网技术. 2011(01)

硕士论文
[1]输电线路绝缘子缺陷图像检测方法[D]. 石丽.华北电力大学 2013



本文编号：3130340