【技术实现步骤摘要】
基于改进VarifocalNet模型的架空输电线路设备缺陷检测方法
[0001]本专利技术属于图像处理
,是一种基于改进VarifocalNet模型的架空输电线路设备缺陷检测方法,可用于架空输电线路设备的缺陷自动检测。
技术介绍
[0002]架空输电线路是电力系统的重要组成部分,它将发电厂、变电站和用户连接起来,组成了输电网和配电网,实现了电能的传输和分配,架空输电线路设备一旦出现故障,直接影响电能的传输,甚至电力供应的中断,对电力系统的安全和稳定运行造成重大影响。若能及时发现架空输电线路设备缺陷并进行处理,可以有效降低架空输电线路设备故障,更好的保障电力系统的可靠运行,所以进行架空输电线路设备缺陷检测具有十分重大且必要的意义。
[0003]架空输电线路设备缺陷检测通常依靠人工攀爬输电铁塔或者借助望远镜等设备对输电线路设备进行观察,发现设备缺陷问题,巡检工作量和难度较大,危险性较高。随着科学技术的发展,采用巡检机器人、无人机以及固定摄像头等设备对架空输电线路设备进行图像采集,再由人员通过观察采集到的图像,对架空输电线路设备是存在缺陷进行判断,缺陷检测效果受限于人员的技术水平、工作经验以及责任心,而且需要长时间进行人工检测,劳动强度大,对人员的眼睛伤害也较大。此外,部分缺陷在图像中较小或者不明显,很容易在人眼检测缺陷的过程中被忽略。为此,人们提出基于图像处理技术的设备缺陷检测方法,传统的缺陷检测方法主要利用人工设计的特征提取器对设备的缺陷特征进行提取,然后利用模板匹配或分类器来实现缺陷检测。传统方法需要足 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于改进VarifocalNet模型的架空输电线路设备缺陷检测方法,其特征是,所述方法包括以下步骤:步骤1,数据采集:利用无人机巡检架空输电线路,获取包括:绝缘子、耐张线夹、悬垂线夹、导线保护金具、导线接续金具、导线以及防振锤的输电线路设备缺陷的图像;步骤2,制作样本:首先将采集到的所有图像像素大小调整为800
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800,然后对像素调整后的图像按照7:3划分训练集和测试集,然后采用Labelme软件对训练集和测试集图像中的设备缺陷部分采用矩形框进行标注,根据缺陷类型,分别标注出绝缘子缺陷、耐张现夹缺陷、悬垂线夹缺陷、导线保护金具缺陷、导线接续金具缺陷、导线缺陷以及防振锤缺陷;步骤3:模型检测头改进:VarifocalNet模型包括特征提取网络、特征金字塔网络和检测头网络,设计能够从回归分支中捕获分类特征的特征交互器,并将所设计的特征交互器添加到检测头网络中,特征交互器能够将回归分支中的分类特征融合到分类分支,增强分类分支的特征表达能力,提高输电线路设备缺陷的检测精度;步骤4:模型损失函数改进:设计基于预测框位置信息的改进的回归损失,并将改进的回归损失用于模型损失函数的构建,改进的损失函数能够更好的衡量预测框和真实框的偏移,进而提高输电线路设备缺陷的检测精度;步骤5,模型训练:将训练集中的图像输入到改进的VarifocalNet模型中,通过利用梯度下降方法对损失函数进行优化,不断更新模型参数,最终完成用于架空输电线路设备缺陷检测的改进的VarifocalNet模型的训练,得到最优的检测模型;步骤6,模型性能评估:将测试集中的图像输入到已训练的模型中,得到架空输电线路设备缺陷检测结果;分别计算平均召回率和平均精度两个指标,若平均召回率或者平均精度值较低则调整网络模型参数继续训练,当平均召回率和平均精度达到理想值以上时,保持模型权重,用于架空输电线路设备缺陷的检测;步骤7,网络模型应用:将性能达到理想值的已训练的模型,部署在服务器上,对无人机现场传回的输电线路巡检图像进行检测,实现输电线路设备缺陷的自动检测。2.根据权利要求1所述的基于改进VarifocalNet模型的架空输电线路设备缺陷检测方法,其特征是,所述步骤3中模型检测头改进表示为:所述特征交互器有两个输入,分别是VarifocalNet模型的特征金字塔网络输出的多级特征和检测头网络中的回归特征,首先,根据回归特征调整所述特征交互器中的动态卷...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭铁滨,张家兴,关潇卓,李薇,杨烁,高冶,付饶,李达,李爽,张楠,石根华,卢意新,王令君,赵立权,贾雁飞,
申请(专利权)人:东北电力大学,
类型:发明
国别省市:
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