【摘 要】
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绝缘子作为电力系统中重要的绝缘装置,在架空输电线路中起着机械支撑和防止电流回地的重要作用。受灾害、温度、潮湿等自然因素的影响,绝缘子很容易出现爆缸、金属护具脱落等物理故障,一旦绝缘子发生故障,直接威胁着整个电力系统的输电稳定性,产生严重的安全隐患和经济损失,因此,电力系统中绝缘子的状态监测一直备受关注。随着无人机设备的进步,基于航拍图像的输电线路中关键电气设备的故障巡检方式,已经成为线路巡检的研究
【基金项目】
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理工英才计划科学研究项目（LGYC2018JC022）；
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绝缘子作为电力系统中重要的绝缘装置,在架空输电线路中起着机械支撑和防止电流回地的重要作用。受灾害、温度、潮湿等自然因素的影响,绝缘子很容易出现爆缸、金属护具脱落等物理故障,一旦绝缘子发生故障,直接威胁着整个电力系统的输电稳定性,产生严重的安全隐患和经济损失,因此,电力系统中绝缘子的状态监测一直备受关注。随着无人机设备的进步,基于航拍图像的输电线路中关键电气设备的故障巡检方式,已经成为线路巡检的研究热点。本文围绕深度学习算法,对航拍图像的输电线路中绝缘子定位和故障检测进行研究,针对目标检测算法易受复杂背景干扰,导致准确率低的问题,提出一种基于协同深度学习的二阶段绝缘子故障检测方法,具体流程如下:（1）第一阶段,利用FCN算法对航拍图像预处理,设计跳跃结构融合浅层图像特征与深层语义特征,构建8倍上采样的绝缘子分割模型,初步分割出绝缘子区域图像,然后将分割后的绝缘子区域图像与原图像进行逻辑运算处理,得到去除背景区域的绝缘子图像;（2）第二阶段,将去除背景区域的绝缘子图像作为训练集数据,构建针对绝缘子故障的YOLOv3目标检测模型,以基于Darknet-19网络改进的Darknet-53作为特征提取网络,并结合特征金字塔思想,在输出张量的3个尺度上对绝缘子故障区域进行标记和类别预测。针对YOLOv3网络的默认锚点框参数对绝缘子数据集的不匹配问题,利用K-means++聚类算法优化YOLOv3的锚点框参数,进一步提升检测精度。实验结果表明,基于协同深度学习的二阶段方法能够有效克服复杂背景的干扰,在绝缘子故障检测中平均准确率（Mean Average Precision,MAP）高达96.88%,较原始YOLOv3算法MAP值提升了4.65%。
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