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基于二阶段目标增强网络的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法
1
作者 田子建 吴佳奇 +3 位作者 张文琪 陈伟 杨伟 王帅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1331-1340,共10页
从低照度户外环境中航拍采集的绝缘子影像,存在照度低、背景复杂、绝缘子故障目标小等缺陷,严重影响低照度环境下绝缘子故障检测准确性。为解决上述问题,文章提出一种基于TOE-Net的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法,提出TOE-Net进行... 从低照度户外环境中航拍采集的绝缘子影像,存在照度低、背景复杂、绝缘子故障目标小等缺陷,严重影响低照度环境下绝缘子故障检测准确性。为解决上述问题,文章提出一种基于TOE-Net的低照度复杂环境下绝缘子故障检测方法,提出TOE-Net进行图像预处理方法,再使用YOLOv7-OL作为故障检测模块检测小目标绝缘子故障。在二阶段目标增强网络(two-stage object enhancement network,TOE-Net)中,设计零目标图像增强损失函数实现预增强网络(preparation enhancement network,PreEnNet)和深度增强网络(deep enhancement network,DeepEnNet)的无监督学习;使用信道级注意力模块跳跃式通道注意力机制(skip squeeze excitation networt,Skip_SENet)和跳跃式通道注意力机制(skip convolutional block attention module,Skip_CBAM)模块改进原始小目标特征增强单次多框检测算法(small object detection enhancement single shot multiBox detector,SDE-SSD),从而提升定位网络的小目标检测能力;设计弱监督机制使预增强网络根据小目标特征增强SSD的要求来提升图像增强能力,直到小目标特征增强SSD能够从增强图像中准确定位绝缘子串位置;使用深度增强网络深度增强绝缘子串区域,提升各类故障的特征显著性。故障检测模块中,将YOLOv7目标检测算法改进为面向小目标YOLOv7,在原模型中添加结合多尺度特征自适应融合网络的小目标检测通道,并将原始损失函数的CIOU改进为BIOU,从而提高模型的小目标检测性能。在低照度环境绝缘子故障检测实验中,该算法与5种目前常用目标检测算法相比具有较大优势,并且相较于低光目标检测算法IA-YOLO、GenISP with RetinaNet,m AP提升9.77%、10.35%,检测速度提升7.23%、10.16%,证明该算法适用于低照度复杂环境下小目标绝缘子故障检测任务;在正常光照绝缘子故障检测实验中该算法仍保持出色性能,证明该算法能够实现常规光照条件下绝缘子小目标故障检测。 展开更多
关键词 绝缘子故障检测 低光复杂环境目标检测 小目标检测 二阶段目标增强网络 弱监督机制 零目标图像增强损失函数 小目标特征增强SSD YOLOv7小目标检测算法
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基于深度学习的输电线路绝缘子故障检测方法研究
2
作者 陈海明 陈俊 《电气开关》 2023年第1期71-75,83,共6页
近年来,电网的稳定运行以及安全防范显得尤为重要,越来越受到国家的重视。其中,绝缘子的稳定、安全运行,是输电线路正常工作运行的必要条件。针对人工进行输电线路绝缘子故障巡检时存在的成本高、效率低等问题,采用基于深度学习的方法... 近年来,电网的稳定运行以及安全防范显得尤为重要,越来越受到国家的重视。其中,绝缘子的稳定、安全运行,是输电线路正常工作运行的必要条件。针对人工进行输电线路绝缘子故障巡检时存在的成本高、效率低等问题,采用基于深度学习的方法来更有效地进行绝缘子故障的检测,以YOLOv3作为基础网络,对绝缘子故障检测进行研究。为解决YOLOv3网络结构参数量多和在嵌入式平台上的运行速度较慢等问题,以轻量化的EfficientNet网络代替YOLOv3算法的主干特征提取网络(Darknet-53),从而构建了EfficientNet-YOLOv3网络模型。实验结果表明,EfficientNet-YOLOv3算法的AP值为96.01%,仅比YOLOv3算法少了0.61%,但是其运行速度得到了较大的提高,FPS达到了19f/s,比YOLOv3算法提高了7f/s,在保证精度损失不大的情况下较大地提高了模型的检测速率,从而可以在保持较高精度的条件下更好地满足输电线路绝缘子故障巡检的实时性需求。 展开更多
关键词 绝缘子故障检测 YOLOv3 轻量化 EfficientNet
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基于图像识别的无人机输电线路绝缘子故障检测方法研究 被引量：26
3
作者 韩正新 乔耀华 +1 位作者 孙阳 李伟靖 《现代电子技术》 北大核心 2017年第22期179-181,186,共4页
针对绝缘子的自爆缺陷故障,基于图像识别技术,设计并实现了一套无人机输电线路绝缘子故障检测方法。该方法依次进行图像色彩转换、图像载入和预处理、OTSU或最大熵值分割法分割以及绝缘子轮廓检测工作,实现了对绝缘子间无明显重叠和有... 针对绝缘子的自爆缺陷故障,基于图像识别技术,设计并实现了一套无人机输电线路绝缘子故障检测方法。该方法依次进行图像色彩转换、图像载入和预处理、OTSU或最大熵值分割法分割以及绝缘子轮廓检测工作,实现了对绝缘子间无明显重叠和有明显重叠图像的前景提取与识别功能;采用基于空间序列关系建立的特征检测算法,实现对图像中部无明显重叠绝缘子的自爆缺陷故障检测和定位工作。经测试,自爆缺陷故障检测和定位准确率较高,速度较快,具有一定的应用价值,并能为类似绝缘子故障的检测研究提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 无人机 输电线路 绝缘子故障检测
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基于Faster R-CNN和U-net改进的混合模型绝缘子故障检测 被引量：2
4
作者 胡祥 李英娜 《电视技术》 2021年第5期125-130,共6页
在航拍影像中定位绝缘子爆裂的位置是一项艰巨的任务。针对绝缘子和绝缘子爆破位置在图像中占比过小、背景复杂以及拍摄图像角度和大小不一等问题,采用一种注意力机制与Faster R-CNN和U-net相结合的绝缘子识别模型,对某电力科学研究院... 在航拍影像中定位绝缘子爆裂的位置是一项艰巨的任务。针对绝缘子和绝缘子爆破位置在图像中占比过小、背景复杂以及拍摄图像角度和大小不一等问题,采用一种注意力机制与Faster R-CNN和U-net相结合的绝缘子识别模型,对某电力科学研究院提供的绝缘子航拍图像进行测试和对比试验,结果表明,该模型识别绝缘子的平均精度(Average Precision,AP)为92.1%,识别绝缘子爆裂故障的平均精度(AP)为91.9%。所提出的绝缘子自爆故障检测模型在绝缘子定位、爆裂位置判定等应用方面的效果优于部分经典方法。 展开更多
关键词 绝缘子自爆故障检测 注意力机制 Faster R-CNN U-net
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基于超分辨深度残差网络的玻璃绝缘子自爆故障检测算法 被引量：13
5
作者 郝帅 马瑞泽 +3 位作者 赵新生 马旭 文虎 安倍逸 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1817-1825,共9页
针对航拍巡检时玻璃绝缘子自爆故障图像易受复杂背景干扰造成传统算法难以准确检测问题,提出一种基于超分辨深度残差网络的玻璃绝缘子故障检测算法。首先,通过超分辨率卷积神经网络减小原始图像中的噪声和模糊,实现数据集的优化和增强;... 针对航拍巡检时玻璃绝缘子自爆故障图像易受复杂背景干扰造成传统算法难以准确检测问题,提出一种基于超分辨深度残差网络的玻璃绝缘子故障检测算法。首先,通过超分辨率卷积神经网络减小原始图像中的噪声和模糊,实现数据集的优化和增强;然后,利用YOLOv4检测算法对经过超分辨处理后的图像进行检测并提取包含绝缘子的目标区域;最后,通过添加Dropout层和3层全连接层对resnet50网络结构进行优化,并通过迁移学习将预训练权重引入所设计的故障识别网络以进一步提升网络识别精度,从而构建出一种改进的resnet50玻璃绝缘子故障识别网络。为验证所提出算法的优势,利用某供电局近3年无人机巡检视频进行测试。实验结果表明:提出的方法可实现复杂环境下玻璃绝缘子故障的精确检测,检测精度可达94.3%,同时该算法具有较好的实时性。 展开更多
关键词 绝缘子故障检测 无人机巡检 超分辨 YOLOv4 卷积神经网络
原文传递
采用无人机航拍图像的电力绝缘子缺损检测
6
作者 王子睿 曾杰 +1 位作者 田英涛 苏志从 《福建电脑》 2023年第2期11-16,共6页
高压输电线路距离远、规模大,工作环境恶劣,采用人力巡检耗时长、劳动强度大,不能满足日益增长的巡检需求。结合视觉检测与智能算法,使用无人机航拍图像实现目标检测和故障辨识,能准确快速定位故障点,大幅提高巡检质量,提高故障检测的效... 高压输电线路距离远、规模大,工作环境恶劣,采用人力巡检耗时长、劳动强度大,不能满足日益增长的巡检需求。结合视觉检测与智能算法,使用无人机航拍图像实现目标检测和故障辨识,能准确快速定位故障点,大幅提高巡检质量,提高故障检测的效率,已经成为当前研究的热点。本文在深入调查大量国内外文献的基础上,使用Faster-RCNN算法,使用848张无人机捕获的绝缘子图像构建数据集,训练出了用于检测绝缘子以及绝缘子缺损的模型,引入平均精度MAP等指标对模型进行评价,在绝缘子以及绝缘子缺损两类识别中,MAP分别达到了97.73%和90.52%。结果表明,该算法在识别绝缘子缺损故障具有良好的效果。 展开更多
关键词 深度学习 巡线无人机 绝缘子故障检测 高压输电线路
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基于YOLOv5和U-Net++改进的绝缘子自爆故障检测方法
7
作者 胡祥 李英娜 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2022年第3期22-29,共8页
利用深度学习模型分析研究在复杂背景下有关绝缘子自爆位置检测的相关问题。首先在YOLOv5特征提取网络结构中引入注意力机制,对特征图不同通道进行权衡,提取出含有绝缘子的矩形区域;然后用U-Net++模型获取故障位置,实现对绝缘子自爆位... 利用深度学习模型分析研究在复杂背景下有关绝缘子自爆位置检测的相关问题。首先在YOLOv5特征提取网络结构中引入注意力机制,对特征图不同通道进行权衡,提取出含有绝缘子的矩形区域;然后用U-Net++模型获取故障位置,实现对绝缘子自爆位置的检测。运用该模型对某电力科学研究院提供的绝缘子航拍图像进行测试和对比实验,结果表明,采用注意力机制改进的YOLOv5定位绝缘子识别平均精度为96.3%,采用优化的U-Net++模型分割绝缘子的Dice系数达0.93,提出的绝缘子自爆位置识别模型能够更准确地对绝缘子及其爆裂位置进行识别。研究结果对实现电力系统智能化运维具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 绝缘子自爆故障检测 YOLOv5 U-Net++
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基于改进Yolov5算法的绝缘子缺损检测方法研究
8
作者 丁华轩 《电子技术与软件工程》 2022年第23期184-188,共5页
本文提出一种基于改进Yolov5算法的绝缘子缺陷检测方法,通过FuzzyC-means算法、解耦头等4个改进点解决图像失真导致的检测精度下降以及运行速度慢的问题,实验表明,在测试集上的检测精度相比原算法提升4.5%,速度提升13%左右,证明本文方... 本文提出一种基于改进Yolov5算法的绝缘子缺陷检测方法,通过FuzzyC-means算法、解耦头等4个改进点解决图像失真导致的检测精度下降以及运行速度慢的问题,实验表明,在测试集上的检测精度相比原算法提升4.5%,速度提升13%左右,证明本文方法的有效性。 展开更多
关键词 绝缘子故障检测 Yolov5 Fuzzy C-means聚类算法 重参数化
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基于绝缘子缺陷检测的模糊图像增强算法研究
9
作者 丁丽丹 胡君红 胡聪 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第10期56-61,共6页
无人机图像采集过程中的运动模糊问题,会导致绝缘子缺陷目标部分失真,不利于后续缺陷定位和修复工作。针对目前模糊图像增强算法处理的图像缺乏纹理细节的问题,对基于生成对抗网络的图像增强算法的网络结构与损失函数进行改进和优化。引... 无人机图像采集过程中的运动模糊问题,会导致绝缘子缺陷目标部分失真,不利于后续缺陷定位和修复工作。针对目前模糊图像增强算法处理的图像缺乏纹理细节的问题,对基于生成对抗网络的图像增强算法的网络结构与损失函数进行改进和优化。引入U-net作为判别器为生成器提供像素级的反馈,并提出了联合像素损失、感知损失和边缘损失作为内容损失的优化方案。实验结果表明该方法在PSNR和SSIM指标相较于经典DeblurGAN算法分别提升了1.16 dB和0.048,图像质量得到了极大提升。 展开更多
关键词 运动模糊图像 生成对抗网络 绝缘子定位和故障检测 模型轻量化
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