【摘 要】
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针对已有绝缘子状态识别模型,以及深层网络尺度和交叉熵损失函数的缺陷,仿照运维人员检修模式,即依据评测结果的可信度动态决策,基于多尺度网络构建了一种绝缘子自曝状态智能认知方法。首先,面向定位归一化化预处理后的绝缘子图像,基于ResNet-18增加不同结构的网络分支提高网络适应不同分辨率的能力,同时在网络末端添加多尺度信息融合模块;其次,随机配置网络面向多个尺度特征,构建了泛化的自曝状态分类认知准则;
【机 构】
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国网信息通信产业集团安徽继远软件有限公司,国网江苏省电力公司徐州供电分公司
【基金项目】
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江苏省电力有限公司科技项目(J2019062)。
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针对已有绝缘子状态识别模型,以及深层网络尺度和交叉熵损失函数的缺陷,仿照运维人员检修模式,即依据评测结果的可信度动态决策,基于多尺度网络构建了一种绝缘子自曝状态智能认知方法。首先,面向定位归一化化预处理后的绝缘子图像,基于ResNet-18增加不同结构的网络分支提高网络适应不同分辨率的能力,同时在网络末端添加多尺度信息融合模块;其次,随机配置网络面向多个尺度特征,构建了泛化的自曝状态分类认知准则;最后,为了评测自曝状态分类认知结果的可信度,基于定义的误差指标自调节多尺度网络架构,重构不确定认知结果约
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