【摘 要】
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绝缘子作为输电线路中不可或缺的设备,对于维护电力系统的安全稳定起着重要的作用。以红外成像检测下的绝缘子图像数据为研究对象,探究基于YOLOv3算法的绝缘子红外图像故障检
【机 构】
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国网河北省电力有限公司检修分公司,华北电力大学
【基金项目】
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国网河北省电力有限公司科技项目(SGTYHT/17-JS-199)
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绝缘子作为输电线路中不可或缺的设备,对于维护电力系统的安全稳定起着重要的作用。以红外成像检测下的绝缘子图像数据为研究对象,探究基于YOLOv3算法的绝缘子红外图像故障检测方法。通过随机旋转角度、饱和度、曝光度、色调等预处理数据,构建绝缘子红外图像故障检测训练图谱库。通过K-means聚类训练集标注框,确定YOLOv3的网络节点输出尺寸,以Darknet-53网络为基本框架,通过训练和参数调整确立模型。经过测试分析,采用0.01训练速率构建的红外故障检测模型识别置信度为0.8127,误检率为0.0448,漏
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