【摘 要】
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电力网络作为重要的能源输送和配置平台,其安全状况与电力系统稳定运行密切相关。近年来,工程车辆及火灾造成电力基础设施损坏的事故层出不穷。这些事故难以预控,一旦发生很难在短时间内得到解决,造成无法弥补的损失。随着智能电网概念兴起和计算机视觉的快速发展,基于视觉的方法能够自动检测入侵电力网络的外物,并根据实际情况进行安全预警识别。这种方式使巡检效率大幅提高,减少人为失误带来的损失。受电网工作环境、采集时
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电力网络作为重要的能源输送和配置平台,其安全状况与电力系统稳定运行密切相关。近年来,工程车辆及火灾造成电力基础设施损坏的事故层出不穷。这些事故难以预控,一旦发生很难在短时间内得到解决,造成无法弥补的损失。随着智能电网概念兴起和计算机视觉的快速发展,基于视觉的方法能够自动检测入侵电力网络的外物,并根据实际情况进行安全预警识别。这种方式使巡检效率大幅提高,减少人为失误带来的损失。受电网工作环境、采集时间和天气影响,电网场景下图像背景复杂多变。由于入侵外物距摄像头远近不同,在图像中常以不同尺寸出现。针对这些问题,本文提出了改进的外物入侵检测模型。该模型的骨干网络使用了可切换空洞卷积,通过自适应改变卷积核感受野增强特征提取能力。同时,模型提出一种多尺度特征融合的递归特征金字塔网络,使用带注意力机制的空洞空间金字塔池化模块,自底向上式的对不同尺度的特征图进行增强。模型利用通用兴趣区域提取器,在池化阶段融合所有尺度的特征图,并通过注意力机制减少复杂背景的干扰。在数据集PGSID1.0上的实验结果显示,该模型与ID-Net等模型相比有明显的性能提升,在m AP50和m AP上分别提升1.3%和2.7%。在检测不同尺寸物体的实验中,m AP、m AP和m AP指标分别提升2.6%、2.0%和3.1%。在安全预警识别任务中,不同预警级别的图像采集难度不同,使数据集有严重的类别不平衡现象。本文所提基于双分支结构的安全预警识别模型采用双分支结构改变输入数据分布,缓解了类别不平衡问题并加强了分类器的性能。此外,模型提出了基于动态卷积的动态特征集成模块,能够从不同尺度感知融合图像上下文特征。在分支融合阶段提出了新型分支融合策略,利用函数饱和区间对两个分支进行微调。在数据集EWSPG1.0上的实验结果显示,该模型在不使用数据增广的情况下也能取得最优性能,相比基线模型在分类准确率上提升了1.87%。
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