【摘 要】
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电力是我国要的基础能源之一。绝缘子是电线中的主要电力设备,由于期暴在恶劣环境中易致弯曲、磨损等故,是电力系统稳定行的主要威胁。基于“先定位,再分类”的方案,本文对绝
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电力是我国要的基础能源之一。绝缘子是电线中的主要电力设备,由于期暴在恶劣环境中易致弯曲、磨损等故,是电力系统稳定行的主要威胁。基于“先定位,再分类”的方案,本文对绝缘子检测与故识别展开研究。本文以提升定位度为目标提出改YOLO(You Only Look Once)v3绝缘子定位算法,结合瓶层设计级多尺度网络一步提升定位度,引入K均值(K-means)++聚类算法拟合绝缘子先知识提升定位算法准确度。对改YOLOv3绝缘子定位算法的局性,本文一步以提升定位准确度为目标提出多尺度旋区域绝缘子定位算法。以旋密特征字塔网络(Rotation Dense Feature Pyramid Networks,R-DFPN)为基础,拟合绝缘子先知识改框比例,取最优的框与候框数值组合,引入平衡(Balanced)L1损失函数平衡易样本,提升定位算法的推理度与定位准确度。本文对伞盘弯曲及缘磨损两种故提出绝缘子故分类算法。引入移学习与数据增强策略,解决故样本少的。绝缘子故检测系统级联定位模块与故分类模块搭建而成,以实数据证该系统有效性。故分类精准度能够到87.76%。
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