【摘 要】
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金具作为输电线路上十分重要且分布广泛的金属附件,由于长期处于复杂恶劣的野外环境,极易发生变形、破损和锈蚀等故障,因此安全高效地实现金具部件及其缺陷自动化巡检,成为保障电力系统安全正常运行的基础性工作。利用计算机视觉手段,并结合金具先验知识识别金具及其缺陷,在节省人力物力的同时可以有效提高线路巡检运维效率。本文研究基于关系推理的输电线路金具及其缺陷检测,主要完成了以下工作:针对现有检测方法未考虑金具
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金具作为输电线路上十分重要且分布广泛的金属附件,由于长期处于复杂恶劣的野外环境,极易发生变形、破损和锈蚀等故障,因此安全高效地实现金具部件及其缺陷自动化巡检,成为保障电力系统安全正常运行的基础性工作。利用计算机视觉手段,并结合金具先验知识识别金具及其缺陷,在节省人力物力的同时可以有效提高线路巡检运维效率。本文研究基于关系推理的输电线路金具及其缺陷检测,主要完成了以下工作:针对现有检测方法未考虑金具间连接关系信息和所处场景信息,导致模型容易出现误检与漏检的问题,本文提出了一种基于遮挡关系推理的航拍输电线路图像金具检测方法。基于Faster R-CNN模型进行金具特征、场景关联信息和遮挡关系信息提取,并构建遮挡关系推理模块完成金具类别和位置的联合推理检测。实验结果表明,改进后模型m AP为84.15%,相较于Faster R-CNN模型,性能提升了2.85%,其中U型挂环和联板等小目标金具检测精度提升较为明显。针对金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化,仅仅利用深度模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题,提出了一种融合深度特征的金具缺陷因果分类方法。基于扩充数据集,采用VGG16模型提取深度特征并构建符合因果关系学习的输入特征集,通过全局混杂平衡构建符合金具缺陷特点的因果分类模型。实验结果表明,所提方法可以有效提升金具缺陷分类模型的性能,其中,防震锤相交和变形分类模型的准确率分别为92.99%和91.18%,屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类模型的准确率分别为95.67%和96.69%。
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