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基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法: 1; 作者陈伟华马士博 +1 位作者闫孝姮李健华《电子测量与仪器学报》北大核心 2025年第1期234-243,共10页; 复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2... 展开更多; 关键词复合绝缘子憎水性检测智能识别 SSD算法轻量化特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定被引量：7: 2; 作者汪佛池闫康 +2 位作者张重远石鹏律方成《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期19-25,共7页; 憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行... 展开更多; 关键词憎水性检测 BP神经网络对比度受限自适应直方图数学形态学滤波自适应阈值￡埘算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究被引量：22: 3; 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... 展开更多; 关键词憎水性检测深度学习 FasterR-CNN神经网络无人机; 在线阅读下载PDF 职称材料

复合绝缘子多因素环境老化性能分析被引量：11: 4; 作者陈晓春周仲康 +1 位作者王康王建国《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第4期90-95,共6页; 通过开展多因素综合环境人工加速老化试验,对老化前/后复合绝缘子外绝缘伞套材料进行红外光谱分析、憎水性检测和硬度测量,研究复合绝缘子的性能和耐老化程度,得出多因素综合环境老化对HTV硅橡胶材料性能的影响规律,研究结果对复合绝缘... 展开更多; 关键词复合绝缘子多因素环境老化红外光谱分析憎水性检测 HTV硅橡胶; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法: 1; 作者陈伟华马士博闫孝姮李健华; 机构辽宁工程技术大学电气与控制工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》北大核心 2025年第1期234-243,共10页; 基金辽宁省教育厅科学技术研究创新团队项目(LT2019007) 辽宁工程技术大学学科创新团队项目(LNTU20TD-29)资助。; 文摘复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2作为主干网络,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次,为增强对水迹特征的提取能力,构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN,在特征融合的同时保留高分辨率的特征,以弥补因轻量化造成的精度损失;最后,为进一步提高模型的计算效率,将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积,在保持模型高性能的同时,减轻了计算负担。实验结果表明,相较于SSD,MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%,计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知,改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级,而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求,为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。; 关键词复合绝缘子憎水性检测智能识别 SSD算法轻量化特征融合; Keywords composite insulators hydrophobicity test intelligent recognition SSD algorithm lightweight feature fusion; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定被引量：7: 2; 作者汪佛池闫康张重远石鹏律方成; 机构河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学) 保定供电公司; 出处《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期19-25,共7页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13MS71)~~; 文摘憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。; 关键词憎水性检测 BP神经网络对比度受限自适应直方图数学形态学滤波自适应阈值￡埘算法; Keywords hydrophobic measurement BP neural network contrast limited adaptive histogram equalization mathematical morphology filter adaptive threshold L-M algorithm; 分类号 TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 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: 3; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复合绝缘子多因素环境老化性能分析被引量：11: 4; 作者陈晓春周仲康王康王建国; 机构国网安徽省电力公司电力科学研究院国网冀北电力公司电力科学研究院武汉大学电气工程学院; 出处《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第4期90-95,共6页; 基金国网安徽省电力公司科技项目(52120514003R); 文摘通过开展多因素综合环境人工加速老化试验,对老化前/后复合绝缘子外绝缘伞套材料进行红外光谱分析、憎水性检测和硬度测量,研究复合绝缘子的性能和耐老化程度,得出多因素综合环境老化对HTV硅橡胶材料性能的影响规律,研究结果对复合绝缘子的老化评估具有参考价值。; 关键词复合绝缘子多因素环境老化红外光谱分析憎水性检测 HTV硅橡胶; Keywords composite insulators multi-factor aging fourier transform infrared spectroscopy（FTIR） hydrophobicity test HTV silicon rubber; 分类号 TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法	陈伟华马士博闫孝姮李健华	《电子测量与仪器学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定	汪佛池闫康张重远石鹏律方成	《高压电器》 CAS CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	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	在线阅读下载PDF 职称材料
4	复合绝缘子多因素环境老化性能分析	陈晓春周仲康王康王建国	《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心	2017	11	在线阅读下载PDF 职称材料