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题名基于改进胶囊网络的电力线巡线异物检测
被引量:10
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作者
宋立业
王诗翱
刘昕明
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020年第12期49-56,共8页
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基金
辽宁省重点研发指导计划(2019JH8/10100050)
辽宁省教育厅科学研究一般项目(LJYL013)资助。
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文摘
针对电力线巡线异物检测使用的传统卷积神经网络空间辨识度较差、训练样本需求过多的问题,提出一种改进胶囊网络模型。使用数据灰度化、三维块匹配滤波算法预处理巡线数据集。提出自适应贡献池化降低数据信息丢失量,异物数据深度信息提取单元提取主要特征来滤除冗余信息、减少数据数量以改善模型性能,改进异物识别主胶囊层和动态路由结构以适应电力线巡线异物检测的二分类情况。对自适应贡献池化和最大池化,无池化、传统结构胶囊网络和改进胶囊网络,改进胶囊网络和AlexNet、GoogLeNet分别进行异物识别对比实验和改进胶囊网络的空间辨识度性能进行测试实验。实验结果表明,在3700张小训练样本条件下,经20次训练后,自适应贡献池化比最大池化的改进胶囊网络平均准确率提高2.7%,改进胶囊网络比无池化、传统结构胶囊网络平均准确率提高3.6%,改进胶囊网络比AlexNet、GoogLeNet的平均准确率分别提高21.9%和12.6%,且改进胶囊网络在大小、角度不同的测试数据中仍具有高于91%的平均准确率。改进胶囊网络在空间辨识度复杂、少训练样本情况下仍具有较高的异物识别能力,实现了高效率、高准确率的自动化无人巡线异物检测。
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关键词
电力线巡检
异物识别
空间辨识度
小训练样本
自适应贡献池化
改进胶囊网络
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Keywords
power line inspection
foreign object recognition
spatial recognition
small training samples
adaptive contribution pooling
improved capsule network
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分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
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