【摘 要】
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随着我国全社会用电量持续不断地增长,输电线路的数量以及覆盖范围也在逐年攀升扩增,绝缘子在输电线路中担任着机械固定、支撑线路以及实现电气绝缘等多种功能,拥有着至关重要的地位,若不及时检测更换故障绝缘子,会导致电力系统短暂奔溃并且造成一定的经济损失。由于输电线路大多处于山大岭等远离城市的地方,若采用巡检人员实地勘察的巡检方式,不仅安全系数低成本还高。目前部分省市已逐步采用无人机拍摄获取巡检图像,但由于
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随着我国全社会用电量持续不断地增长,输电线路的数量以及覆盖范围也在逐年攀升扩增,绝缘子在输电线路中担任着机械固定、支撑线路以及实现电气绝缘等多种功能,拥有着至关重要的地位,若不及时检测更换故障绝缘子,会导致电力系统短暂奔溃并且造成一定的经济损失。由于输电线路大多处于山大岭等远离城市的地方,若采用巡检人员实地勘察的巡检方式,不仅安全系数低成本还高。目前部分省市已逐步采用无人机拍摄获取巡检图像,但由于无人机拍摄角度不固定、背景复杂以及缺陷绝缘子样本少等问,绝缘子缺陷检测面临着很大的挑战。本文依托浙江省电力公司科技目,以无人机巡检拍摄的绝缘子图像作为研究对象,基于深度学习,提出SDMark R-CNN网络用于定位分割巡检图像中的绝缘子,将分割后的绝缘子图片与相应的掩膜送入后续的分类网络进行缺陷投票判定,完成绝缘子的自爆缺陷检测。本文的主要研究内容与成果如下:本文提出SDMark R-CNN网络用于定位巡检图片中绝缘子,相较于MarkR-CNN网络有如下几点改进:基于绝缘子长宽比的先知识进行K-means一维聚类,调整RPN锚框比例;将SE模块引入ResNet101中,给不同通道赋予不同权重;引入空洞卷积到特征提取模块替换第五块卷积块中的3x3卷积操作,除此之外特征金字塔中P6利用步长为2空洞数为2的卷积获得,增大特征提取网络的感受野,进一步提MarkR-CNN对于绝缘子的检测能力。本文针对绝缘子的缺陷分类需求设计了分类网络,以VGG16为卷积层基底,引入SPP网络解决输入的绝缘子图像大小不一的问。同时,为了提分类精度防止过拟合采取一系列方法手段:迁移学习、数据增强、加权损失函数、Dropout层、L2正则。本文将定位网络与分类网络级联构成最终的绝缘子缺陷检测模型,将定位网络检测的绝缘子以及相应掩膜一起送入分类网络进行投票表决是否为缺陷绝缘子,最终测试mAp能够达到82%,相比于直接用YOLOv3进行检测提了16个百分点。
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