【摘 要】
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绝缘子自爆缺陷识别是实现运行状态监测和故障诊断的重要前提。针对输电线路航拍图像背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的绝缘子自爆缺陷识别方法。本文中应用深度学习目
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,南方电网科学研究院有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471262);重点国际(地区)合作研究资助项目(61520106002)
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绝缘子自爆缺陷识别是实现运行状态监测和故障诊断的重要前提。针对输电线路航拍图像背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的绝缘子自爆缺陷识别方法。本文中应用深度学习目标分类算法中最具代表性的Alex Net,VGG16以及Faster R-CNN框架分别进行分类器和检测器的训练,并将分类器和检测器级联组成级联网络,进行绝缘子目标的检测识别。分类器的正确率达到了72%,检测器的正确率达到了59.6%,级联网络的漏检率降为0。实验结果表明本文的方法能够有效地识别绝缘子,自动化性能良好,为下一步绝缘子故障抢修提供了基础。
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