【摘 要】
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现代社会中所有生产生活都与电息息相关,在巨大的用电量需求下,电力系统的规模不断增大,超高压输电线路应运而生。对于输电线路来说,对设备的实时监测和维修是保证电力安全的关键。而绝缘子长期在恶劣的自然条件下工作,很容易产生故障,每年电网停运事故有一半以上是由绝缘子故障引起的。因此,定期对绝缘子进行故障检测,对于输电线路正常运行有着重要意义。本文以无人机巡检过程中得到的绝缘子图像为对象,首先把图像由RGB
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现代社会中所有生产生活都与电息息相关,在巨大的用电量需求下,电力系统的规模不断增大,超高压输电线路应运而生。对于输电线路来说,对设备的实时监测和维修是保证电力安全的关键。而绝缘子长期在恶劣的自然条件下工作,很容易产生故障,每年电网停运事故有一半以上是由绝缘子故障引起的。因此,定期对绝缘子进行故障检测,对于输电线路正常运行有着重要意义。本文以无人机巡检过程中得到的绝缘子图像为对象,首先把图像由RGB色彩空间转换到灰度空间,在不改变其特征的情况下,减少了计算量;接着对图像进行直方图均衡化处理,使得图像内每个灰度级的分布更加均匀,增强了目标和背景的区分度,便于特征提取;最后对图像进行滤波,目的是在保留目标边缘信息的基础上消除孤立噪声点。选取非线性滤波进行处理,接着分别使用不同模板大小的中值滤波和双边滤波对图像进行处理,通过其峰值信噪比（PSNR）数值来评价滤波效果,对多张图像进行处理和数据对比后,最后选择效果最好的卷积核为5×5的中值滤波模板来进行处理。接着对目标识别领域常用的网络架构进行了介绍和分析,主要对比了Faster R-CNN家族和YOLO的检测速度、精度,并分析它们的错误类型,前者要比后者的检测精度高6.1%,但后者的检测速度要高出二十多倍,同时考虑到巡检产生的数据量十分庞大以及实时检测的发展需求,选择了 YOLO算法作为本文研究的基础框架,在接下来的研究中,结合检测目标的特点,针对它精度较低的缺点进行改进。在绝缘子目标识别方面,先是根据绝缘子形态大小各异的特点,将初始框的生成算法替换为对初始点敏感性较低且结果更稳定的Kmeans++算法,更好地拟合了训练集目标框的分布,将原始网络mAP值0.937提升到0.951。然后在训练过程之前,调用了在ImageNet数据集上的预训练模型参数来帮助绝缘子数据集的训练,改进后的网络收敛速度也要快于原网络,达到收敛需要的迭代周期少于原网络。同时针对同样的迭代次数,迁移后的网络mAP也要高于原网络,说明更容易使网络收敛且收敛效果更好。改进后的网络在检出率上略高于原网络,且在识别置信率表现上要更加优秀。为了提高模型的泛化性能,模拟目标被障碍物遮挡的情况,本文还对绝缘子数据集进行随机擦除处理,并结合了其它增广手段,使得最后训练好的模型面对被遮挡的绝缘子图片也有较好的识别效果。最后介绍了训练过程中几个重要参数,根据第一次的训练结果,对超参数进行微调,对比得到了最优结果。在绝缘子目标识别的基础上,进行了缺陷识别网络构建,首先对比测试了五个常见网络模型在绝缘子缺陷识别上的正确率,借鉴了效果最好的DenseNet特征提取网络算法思想,对每个卷积层进行紧密连接,以提高特征复用率,同时减少计算量。在目标检测方面,借鉴FPN算法思想,对顶层特征图和底层特征图进行融合,既可以对全局信息有更好的把握,又能得到更多的细节信息,提升了小目标检测的准确率,并且对每个融合之后的特征层都进行了独立预测。最后分析了模型各项指标,本文所构建的模型准确率和精确率等各方面均优于原模型。图[47]表[9]参[82]
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