【摘 要】
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为保障电力系统的安全运行,需要对输电线路进行全方位的智能监测和实时预警。针对电力行业缺少公开图像数据样本、故障特征不明显、小目标难以检测的问题,提出了一种基于EfficientDet网络的输电线路故障检测方法。首先,采集并仿真多场景下的输电线路异物悬挂、导线散股断股两类故障,整理形成故障数据集。考虑到故障样本中存在诸多特征不明显的小目标,提出了改进EfficientDet网络的特征融合层的方法,减
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(2020ZDLGY04-05),国家自然科学基金(61872286)项目资助。
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为保障电力系统的安全运行,需要对输电线路进行全方位的智能监测和实时预警。针对电力行业缺少公开图像数据样本、故障特征不明显、小目标难以检测的问题,提出了一种基于EfficientDet网络的输电线路故障检测方法。首先,采集并仿真多场景下的输电线路异物悬挂、导线散股断股两类故障,整理形成故障数据集。考虑到故障样本中存在诸多特征不明显的小目标,提出了改进EfficientDet网络的特征融合层的方法,减少其下采样次数使网络能够有效提取到小目标的细节特征信息。通过分析数据集中故障目标的分布特点重新设计anc
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