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基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究
被引量：
22
1
作者
张德钦
刘晓伟
+2 位作者
刘源
江振钰
夏鹏
《智慧电力》
北大核心
2019年第4期104-109,117,共7页
定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Fas...
定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。
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关键词
憎水性检测
深度学习
FasterR-CNN神经网络
无人机
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究
被引量：
22
1
作者
张德钦
刘晓伟
刘源
江振钰
夏鹏
机构
广西电网有限责任公司北海供电局
武汉大学
出处
《智慧电力》
北大核心
2019年第4期104-109,117,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41671419)~~
文摘
定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。
关键词
憎水性检测
深度学习
FasterR-CNN神经网络
无人机
Keywords
hydrophobic detection
deep learning
Faster R-CNN neural network
unmanned aerial vehicle(UAV)
分类号
TM852 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究
张德钦
刘晓伟
刘源
江振钰
夏鹏
《智慧电力》
北大核心
2019
22
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