【摘 要】
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中国铁路的发展日新月异,绝缘子在铁路架空线的电能输送中扮演重要角色,成为沿线巡检的重要对象。现存的人力巡检方式效率低下,过度依赖巡检经验,这与铁路系统迫切需求智能高效的巡检方式相矛盾。与传统卷积神经网络相比,EfficientNet网络从网络深度、宽度和图像大小三个方面进行复合模型比例缩放,可以实现检测精度和效率的平衡,更适合用于绝缘子故障特征的提取。因此,本文提出一种改进EfficientNet
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中国铁路的发展日新月异,绝缘子在铁路架空线的电能输送中扮演重要角色,成为沿线巡检的重要对象。现存的人力巡检方式效率低下,过度依赖巡检经验,这与铁路系统迫切需求智能高效的巡检方式相矛盾。与传统卷积神经网络相比,EfficientNet网络从网络深度、宽度和图像大小三个方面进行复合模型比例缩放,可以实现检测精度和效率的平衡,更适合用于绝缘子故障特征的提取。因此,本文提出一种改进EfficientNet-YOLO网络应用于复杂背景下绝缘子的故障识别和破损定位,实现高效的智能检测。为解决传统神经网络对于复杂背景下绝缘子故障分类准确率差的问题,提出一种基于改进EfficientNet网络的绝缘子破损故障诊断模型。首先在EfficientNet网络中增加ECA通道注意力机制,用两个自适应的一维卷积替代SENet中的两个全连接层,减少参数计算量,加强特征提取的效率;其次用Label Smooth和Focal loss改进交叉熵损失函数,抑制模型训练过拟合,动态调整不同样本的分类权重,缓解样本分布不均衡的问题;最后与VGG16、Mobile Net V2、Res Net50等方法进行对比,故障分类准确率达到96.2%,较原网络提升了4.4%,且参数计算量减少了6.25%,所提出的算法可以快速、准确识别出破损绝缘子。针对传统YOLO网络模型参数多,对破损缺陷等小目标定位精度差的问题,提出一种应用于破损故障精确定位的改进YOLOv4模型。首先利用改进二分K-means聚类对破损绝缘子VOC数据集设计锚框;其次将改进Effcient Net-B6网络作为主干特征提取网络,通过高效网络提升网络的特征提取能力,优化模型参数量;然后在网络的Neck层添加CBAM注意力机制,加强复杂背景下破损特征的提取能力;最后应用本文算法进行绝缘子破损定位实验,与Faster R-CNN、SSD、传统绝缘子故障定位方法进行对比,故障定位精度达到94.1%,检测速度为47帧/s。本文提出的算法在复杂背景下可有效定位出绝缘子的破损部位,满足绝缘子破损定位的实时性要求。
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