【摘 要】
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变电设备是电力系统中的重要组成部分,其异常检测任务具有重要意义。在变电站内,普遍采用巡检机器人拍摄变电设备的多时相巡检图像,结合基于机器视觉的异常检测算法,自动化地检测变电设备异常。但是,在多时相巡检图像数据中,异常类型众多、异常特征各异且异常样本不充足,不同时刻拍摄的巡检图像间存在图像畸变和天气、光照、季节等复杂干扰变化,以上难点使得变电设备异常检测模型的性能显著下降。因此,本文旨在结合深度学习
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变电设备是电力系统中的重要组成部分,其异常检测任务具有重要意义。在变电站内,普遍采用巡检机器人拍摄变电设备的多时相巡检图像,结合基于机器视觉的异常检测算法,自动化地检测变电设备异常。但是,在多时相巡检图像数据中,异常类型众多、异常特征各异且异常样本不充足,不同时刻拍摄的巡检图像间存在图像畸变和天气、光照、季节等复杂干扰变化,以上难点使得变电设备异常检测模型的性能显著下降。因此,本文旨在结合深度学习技术对异常检测模型进行优化设计,以提升变电设备异常检测的精度与抗干扰性能。本文致力于解决变电设备异常检测任务中图像畸变引起的异常标注歧义、异常样本不充足引起的模型训练不充分且精度低、各类复杂干扰下“差异不一定等于异常”引起的模型鲁棒性差且精度低等问题。具体研究内容如下:1.针对变电设备的多时相巡检图像数据来源以及数据特点进行梳理分析,阐述了变电站巡检方式、多时相巡检图像中的异常样本分布以及变电设备异常检测任务的难点。针对变电设备多时相巡检图像数据进行图像配准预处理,以消除图像畸变引起的异常标注歧义问题;之后进行样本的异常标注和数据增强的预处理,提升数据质量和多样性,为后续算法研究提供了有力的数据支撑。2.针对变电设备异常类型众多、异常特征各异且异常样本不充足,导致异常检测模型训练不充分且精度低的问题,提出了一种基于双流孪生网络的变电设备少样本异常检测方法。首先,利用深度光流网络LiteFlowNet提取参考图和对比图中各类异常一般性的时空运动特征,可视化生成双向光流图;其次,设计双流孪生网络DS-SiameseNet基于参考图、对比图和双向光流图提取各类异常具有互补性的表观差异特征和光流累加特征,结合双重注意力模块生成更丰富的多尺度融合特征;最后,搭建特征金字塔FPN在多尺度上输出变电设备异常检测结果。在变电设备多时相巡检图像数据集上的实验结果表明,该方法可以在异常样本不充足场景下提升变电设备异常检测模型的精度性能。3.针对不同时刻拍摄的多时相巡检图像间存在天气、光照、季节等客观条件差异,“差异不一定等于异常”导致异常检测模型鲁棒性差且精度低的问题,提出了一种基于三重孪生网络的变电设备抗干扰异常检测方法。首先,利用风格迁移网络CycleGAN学习不同干扰对应的风格域间的映射关系,并基于对比图生成具有各类干扰变化的干扰图;然后,设计三重孪生网络TripletNet对参考图、对比图和干扰图进行协同训练,结合空间一致性约束提取三者更鲁棒的多尺度差异特征;最后,搭建特征聚合网络PANet在多尺度上输出变电设备异常检测结果。在变电设备多时相巡检图像数据集上的实验结果表明,该方法可以在各类复杂干扰场景下提升变电设备异常检测模型的精度和抗干扰性能。
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