【摘要】：無人機(jī)巡檢通過搭載的高清相機(jī)和圖傳設(shè)備可獲取大量詳實(shí)的巡檢影像。絕緣子是輸電線路中極其重要且用量龐大的部件,在圖像視頻中快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出絕緣子可為無人機(jī)貼近鐵塔和輸電線路進(jìn)行細(xì)節(jié)巡視的測(cè)距和避障飛行提供可靠的依據(jù);同時(shí)絕緣子為故障多發(fā)元件嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全,需充分利計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行故障診斷。通過搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在由5個(gè)卷積池化模塊和2個(gè)全連接模塊組成的經(jīng)典架構(gòu)的基礎(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜航拍背景中絕緣子檢測(cè)。同時(shí)在訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型中抽取絕緣子的特征融入自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)顯著性檢測(cè),結(jié)合超像素分割和輪廓檢測(cè)等圖像處理方法對(duì)絕緣子進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,提出一種針對(duì)絕緣子自爆故障的識(shí)別算法,取代人工分析,降低由人為經(jīng)驗(yàn)判斷可能造成的誤差。經(jīng)測(cè)試,復(fù)雜航拍背景下的絕緣子檢測(cè)精度達(dá)90%以上,自爆識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上,均滿足工程需求,有效提升巡檢的效率和智能化水平。
[Abstract]:Unmanned aerial vehicles (UAVs) can obtain a large number of detailed images through high-definition cameras and graphics transmission devices. Insulators are very important and large components in transmission line. Detecting insulators quickly and accurately in image and video can provide reliable basis for ranging and obstacle avoidance flight of UAV close to iron tower and transmission line. At the same time, the insulator is a fault-prone element that seriously threatens the safety of the power network, which needs to be fully diagnosed by computer technology. Based on the classical architecture of five convolution pool modules and two fully connected modules, the network is improved to detect insulators in complex aerial photography background by building a convolution neural network. At the same time, the feature of insulator extracted from the trained network model is integrated into self-organizing feature mapping network to realize salience detection, and the mathematical model of insulator is established by combining image processing methods such as super-pixel segmentation and contour detection. A fault identification algorithm for insulator self-detonation is proposed, which replaces manual analysis and reduces the error caused by human experience. The test results show that the detection accuracy of insulator in complex aerial photography background is more than 90%, and the accuracy of self-detonation identification is more than 85%, which meets the requirements of engineering and effectively improves the efficiency and intelligence level of patrol inspection.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM755;TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：2171411