【摘 要】
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牵引变电所绝缘子是高速铁路牵引供电系统的重要高压设备,其运行状态会影响牵引变电所的运行安全与稳定。因此研究牵引变电所绝缘子异常状态检测技术,实现对绝缘子的动态监测,具有重大的意义与工程价值。本文研究了基于生成对抗网络的牵引变电所绝缘子异常检测方法,该方法首先提取牵引变电所视频图像,利用图像标注工具对牵引变电所内绝缘子进行标注,这些原始图像与标注生成的图像数据,共同构成本文的绝缘子目标定位数据集;然
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牵引变电所绝缘子是高速铁路牵引供电系统的重要高压设备,其运行状态会影响牵引变电所的运行安全与稳定。因此研究牵引变电所绝缘子异常状态检测技术,实现对绝缘子的动态监测,具有重大的意义与工程价值。本文研究了基于生成对抗网络的牵引变电所绝缘子异常检测方法,该方法首先提取牵引变电所视频图像,利用图像标注工具对牵引变电所内绝缘子进行标注,这些原始图像与标注生成的图像数据,共同构成本文的绝缘子目标定位数据集;然后针对现实情况下存在倾斜状态绝缘子的问题,构建基于R~3Det网络的旋转框检测模型,该网络模型能有效地对倾斜状态绝缘子进行检测,实现绝缘子目标定位;接着依据绝缘子目标定位结果提取绝缘子图像,针对实际情况中异常绝缘子数据不足的问题,通过人工制作异常绝缘子图像构建本文的绝缘子异常检测数据集;随后构建生成对抗网络模型,该网络模型克服了数据集的正负样本分布不均衡的缺点,实现将异常绝缘子数据重构为正常绝缘子数据,并设计异常分数判断输入绝缘子图像是否存在异常;最后,采取图像结构相似性算法提取输入绝缘子图像与重构绝缘子图像的差异特征,通过设置阈值寻找差异图像中轮廓面积最大的区域,根据其坐标定位出异常区域,实现绝缘子的异常检测。本文通过实验验证了所研究方法的有效性和准确性。其中,目标定位实验结果表明本文设计的R~3Det旋转框检测方法可以定位出倾斜状态绝缘子,具有较高的准确性;异常检测实验结果表明,本文设计的基于生成对抗网络的异常检测方法能够对绝缘子的几种异常状态进行有效的检测与异常区域定位,异常检测准确率为92.5%。
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