基于深度学习的航拍绝缘子掉串故障识别技术研究

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绝缘子由于铺设在野外,长期受到外界气候影响,容易发生故障,进而导致电能质量失稳,严重的会导致整个输电线路的故障。目前的绝缘子巡检主要还是依赖人工巡检,但是这种方法效率低、成本高、安全性低,无法适应当前的电网发展水平。随着物联网技术和计算机视觉技术的发展,无人机凭其高效、安全等优点,已经被应用于线路绝缘子巡检,并且与深度学习相结合为输电线路绝缘子故障检测提供了新的解决思路。本文首先开展输电线路与绝缘子研究,针对220k V输电线路中玻璃绝缘子的巡检无人机要求进行设计,根据相关章程规定巡检无人机主要达到三个要求:飞行高度不低于50m、拍摄距离至少10m和无人机能够完成俯仰、平移、翻滚和悬停四个动作。其次根据三个要求对无人机的相关硬件进行选型,考虑到无人机在野外GPS信号差的环境下会出现飞行不稳定的情况,提出使用光流-GPS组合导航,完善无人机在特殊任务场景下的组合导航方案。实验表明搭建的无人机能够达到输电线路绝缘子航拍的要求,无人机整体飞行高度达到70米,拍摄距离可以保持在10米,并且能够完成俯仰、翻滚、悬停等飞行姿态。另外在GPS信号差的环境下使用光流-GPS组合导航,无人机的翻滚角和俯仰角误差比使用GPS导航分别要降低4.6°和3.1°。针对目前绝缘子故障检测中对于小目标检测准确率低和检测速度慢的情况,采用深度学习对绝缘子掉串故障进行识别,在综合比较各种算法的基础上,提出使用Yolov5x作为检测框架,并对国网华东电力试验研究院提供的数据集进行数据增强算法来提高检测精度,数据增强算法除了包含传统的几何和噪声增强,还包括对绝缘子在不同天气环境下的情况进行模拟。根据实验表明,数据增强后该检测模型m AP能够达到95.7%,其中绝缘子掉串故障检测精度提升至92.7%,单帧检测速度为18.5ms,相比于数据增强前绝缘子精确率提高了14.9%,绝缘子掉串故障精确率提高了15.3%,m AP提高15.1%。最后为了测试整个检测系统的实用性,使用无人机进行220k V输电线路的实际航拍,并将采集的视频图片放入检测模型进行绝缘子定位与故障检测,实验表明本文提出的检测系统具有实用性。
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