輸電線路絕緣子自爆缺陷識別方法
作者：侯春萍; 章衡光; 張巍; 楊陽; 張貴峰; 田治仁 天津大學電氣自動化與信息工程學院; 天津300072; 南方電網科學研究院有限責任公司; 廣州510670
摘要：絕緣子自爆缺陷識別是實現運行狀態監測和故障診斷的重要前提。針對輸電線路航拍圖像背景復雜的特點,提出一種基于深度學習的絕緣子自爆缺陷識別方法。本文中應用深度學習目標分類算法中最具代表性的AlexNet,VGG16以及FasterR-CNN框架分別進行分類器和檢測器的訓練,并將分類器和檢測器級聯組成級聯網絡,進行絕緣子目標的檢測識別。分類器的正確率達到了72%,檢測器的正確率達到了59.6%,級聯網絡的漏檢率降為0。實驗結果表明本文的方法能夠有效地識別絕緣子、自動化性能良好,為下一步絕緣子故障搶修提供了基礎。
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