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融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法
被引量：
14
1
作者
赵振兵
张薇
+2 位作者
戚银城
翟永杰
赵文清
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期461-468,共8页
针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化,仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题,提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先,通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集;然后,...
针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化,仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题,提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先,通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集;然后,基于微调后的VGG16模型提取深度特征并进行特征处理,以构建符合因果关系学习的输入特征集;最后,通过全局混杂平衡进行金具缺陷特征与标签之间的因果关系学习,构建符合金具特点的因果逻辑回归模型,完成金具缺陷分类。为了证明所提方法的有效性,利用无人机实际采集的4类金具缺陷图片分别进行了实验,所使用的训练样本和测试样本数量较原始数据集提升了5倍左右。实验结果表明:所提方法可以实现对输电线路金具缺陷的精准分类,其中,防震锤相交和变形分类准确率分别达到了0.9299和0.9118,屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类准确率分别达到了0.9567和0.9669。
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关键词
输电线路金具缺陷
因果关系学习
深度特征
逻辑回归模型
VGG
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职称材料
题名
融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法
被引量：
14
1
作者
赵振兵
张薇
戚银城
翟永杰
赵文清
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期461-468,共8页
基金
国家自然科学基金(61871182,61773160)
北京市自然科学基金(4192055)
+2 种基金
河北省自然科学基金(F2020502009)
中央高校基本科研业务费专项资金(2018MS095,2020YJ006)
模式识别国家重点实验室开放课题基金(201900051)。
文摘
针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化,仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题,提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先,通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集;然后,基于微调后的VGG16模型提取深度特征并进行特征处理,以构建符合因果关系学习的输入特征集;最后,通过全局混杂平衡进行金具缺陷特征与标签之间的因果关系学习,构建符合金具特点的因果逻辑回归模型,完成金具缺陷分类。为了证明所提方法的有效性,利用无人机实际采集的4类金具缺陷图片分别进行了实验,所使用的训练样本和测试样本数量较原始数据集提升了5倍左右。实验结果表明:所提方法可以实现对输电线路金具缺陷的精准分类,其中,防震锤相交和变形分类准确率分别达到了0.9299和0.9118,屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类准确率分别达到了0.9567和0.9669。
关键词
输电线路金具缺陷
因果关系学习
深度特征
逻辑回归模型
VGG
Keywords
transmission line fitting defect
causality learning
deep features
logistic regression model
VGG
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法
赵振兵
张薇
戚银城
翟永杰
赵文清
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
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