【摘 要】
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鸟害检测和涉鸟故障危害鸟种智能识别研究对输电线路鸟害防治工作具有重要的意义和应用价值。根据数据统计,鸟害已成为造成输电线路故障跳闸的第三大因素,为了更加高效地预防鸟害,电网运维人员对涉鸟故障类型和风险进行了评估,针对不同危害程度的鸟种在输电线路上装设对应有效的防鸟装置进行防护,但由于输电线路巡检人员对涉鸟故障危害鸟种相关习性和对应鸟害类型缺乏足够的了解,还难以做到针对不同类型和不同危害程度的鸟种进
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鸟害检测和涉鸟故障危害鸟种智能识别研究对输电线路鸟害防治工作具有重要的意义和应用价值。根据数据统计,鸟害已成为造成输电线路故障跳闸的第三大因素,为了更加高效地预防鸟害,电网运维人员对涉鸟故障类型和风险进行了评估,针对不同危害程度的鸟种在输电线路上装设对应有效的防鸟装置进行防护,但由于输电线路巡检人员对涉鸟故障危害鸟种相关习性和对应鸟害类型缺乏足够的了解,还难以做到针对不同类型和不同危害程度的鸟种进行精准化、智能化防护。随着深度学习技术在目标检测领域的快速发展和广泛应用,对鸟害及其危害鸟种类型进行智能化检测和识别从而开展差异化、高效性鸟害防治工作已经成为大势所趋。本文围绕输电线路鸟害检测和涉鸟故障危害鸟种智能识别开展了以下三项工作:（1）首先通过在江西地区输电线路杆塔及周边装设高清摄像头来拍摄现场鸟害图像数据和包含相关危害鸟种的高清图像数据,同时查阅输电线路危害鸟种名录,选择了25种包含两种危害等级的鸟类,分别对每张图像中的鸟类目标进行人工标注包围框和标签,建立了包含1500幅图像的输电线路鸟害图像数据集,和包含25种危害鸟类共计5000幅高清图像的输电线路涉鸟故障危害鸟种图像数据集。（2）提出了一种基于深度卷积神经网络EF-YOLO目标检测的输电线路鸟害检测方法,采用Efficient Net-lite0模型中的MBConv Block轻量型模块作为主干部分,在MBConv Block模块后添加Dropout层来抑制过拟合现象,通过设计3种检测尺度形成FPN特征金字塔结构,并在每一种尺度检测层前添加SPP模块来加强特征信息的提取,最后将模型在输电线路鸟害图像数据集上进行训练和测试,实验结果表明模型检测平均精度m AP（@0.5）达到了87.60%,检测平均帧速达到了138fps,模型权重为4.01MB,非常适宜以后在输电线路上的边缘移动端中进行模型部署。（3）提出了一种基于改进深度卷积神经网络YOLOv5n目标检测的输电线路涉鸟故障危害鸟种智能识别方法,为了得到最优的YOLOv5n模型,首先对比重新聚类先验框与默认COCO数据集锚框设置,其次在危害鸟种图像数据集中随机添加五种数量等级的负样本进行对比来对数据集进行优化,最后再对比先验框数量、学习率调整策略、损失函数、Mosaic数据增强、模型Neck部分网络结构、训练技巧、NMS类型及其阈值对最终模型测试精度的影响,最终训练出最优的YOLOv5n模型,测试结果表明模型检测平均精度m AP（@0.5）值达到了97.2%,m AP（@0.5:0.95）值也有85.0%,能精准定位并准确识别出输电线路鸟种图像中危害鸟种目标的类型,而且模型平均检测一幅图像（416x416）仅需2.8ms,可轻松完成实时检测危害鸟种目标的任务,同时模型权重大小为3.68MB,模型总浮点计算量为4.3GFLOPs,很适宜以后在输电线路端的边缘检测平台上进行模型部署。本文提出的两种方法配合使用能在远端快速发现入侵输电线路的鸟类,进而触发摄像头对焦拍摄清晰鸟种图像并准确地识别出危害鸟种类型,在及时发现鸟害进而启动驱鸟器驱鸟的同时,将入侵危害鸟种的类型、危害等级、数量及所处方位等检测结果通过通讯技术反馈给输电线路巡检人员,巡检人员可针对实际情况快速执行有效的驱鸟方案,达到及时消除各种鸟害隐患的目的。
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