【摘 要】
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绝缘子串的长宽比和倾斜角度变化大,使用通用目标检测算法时,检测和识别效果不佳.为此,借鉴文本检测思想提出新的绝缘子串异常定位和判别算法.检测部分,改进了基于语义的任意方向场景文字检测器算法进行绝缘子串检测;异常定位部分,提出了针对绝缘子串的序列状态编码方法以及基于模板匹配的数据增广方式;再使用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)和连接主义时间分类(connectionist tem-poral classification,CTC)方法
【机 构】
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国网江西省电力有限公司,南昌330096;国网江西省电力有限公司检修分公司,南昌330096;东南大学仪器科学与工程系,南京210000
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绝缘子串的长宽比和倾斜角度变化大,使用通用目标检测算法时,检测和识别效果不佳.为此,借鉴文本检测思想提出新的绝缘子串异常定位和判别算法.检测部分,改进了基于语义的任意方向场景文字检测器算法进行绝缘子串检测;异常定位部分,提出了针对绝缘子串的序列状态编码方法以及基于模板匹配的数据增广方式;再使用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)和连接主义时间分类(connectionist tem-poral classification,CTC)方法提取绝缘子的纹理和序列特征,用编码的序列状态作为标签进行有监督训练.结果 表明,所提算法的检测精度和识别精确率均超过了实验中的通用目标检测方法,精确度提升了4.1％.该方法可为各类条状物的异常定位和识别提供新思路.
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