基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究

绝缘子缺陷严重影响输电线路安全,航拍图像绝缘子缺失的有效识别是无人机线路巡检。提出一种轻量级网络的绝缘子缺失检测模型,使用轻量级网络MobileNetV3替换YOLOv4模型的CSPDarknet53网络。以分割性能和计算速度为判据,综合分析比较了YOLOv4模型和使用轻量型网络对其主干网络替换后的模型在绝缘子缺失检测上的性能,实验结果表明：筛选的YOLOv4-MobileNetV3轻量级网络绝缘子缺失检测模型能够准确定位图像中单、多目标绝缘子;改进后YOLOv4-MobileNetV3检测模型比原模型的体积减少了78%,FPS提升了4.85 f/s,而mAP仅降低0.6%。提出的绝缘子缺失检测方法能够满足无人机电力线路巡检的需求。     

基于YOLOv4和改进分水岭算法的绝缘子爆裂检测定位研究

近年来,航拍巡检代替人工成为了输电线路电力巡检的主要方式,而输电线路上绝缘子的完整性直接影响其供电可靠性。在复杂背景的干扰下,传统的图片处理方法往往对主体识别能力低下。针对这一问题,该文提出了一种基于YOLOv4的深度学习并结合改进的分水岭算法,对航拍绝缘子图像精确识别及缺陷检测的问题进行了研究。首先利用YOLOv4对绝缘子进行精准的识别与定位,有效弥补了传统方法在复杂背景下识别能力低下的不足;再结合改进分水岭算法对绝缘子自爆位置进行识别,该方法可以快速地识别出绝缘子主体和缺陷位置。     

基于改进YOLOv4及SR-GAN的绝缘子缺陷辨识研究

为了精准地识别无人机巡检图形中的小目标绝缘子及缺陷,本文提出了一种基于改进的深度学习目标检测网络(YOLOv4)的输电线路绝缘子缺陷检测方法.首先,通过无人机航拍及数据增强获得足够的绝缘子图像,构造绝缘子数据集.其次,利用绝缘子图像数据集训练YOLOv4网络,在训练过程中采用多阶段迁移学习策略和余弦退火学习率衰减法提高网络的训练速度和整体性能.最后,在测试过程中,对存在小目标的图像采用超分辨率生成网络,生成高质量的图像后再进行测试,以提高识别小目标的能力.实验结果表明,与Faster R-CNN和YOLOv3相比,所提算法在平均分类精度和每帧检测速率方面均有较大提升,性能表现优异.     

基于多特征融合的玻璃绝缘子识别及自爆缺陷的诊断

在无人机检测输电线路缺陷研究中,为提高识别绝缘子的正确率,有效降低背景纹理及光线的影响,提出了一种融合绝缘子形状、颜色与纹理进行识别绝缘子的方法。针对玻璃绝缘子的掉片缺陷,研究了一种感知绝缘子片重心间距离的缺陷检测方法。该方法对绝缘子正确识别率高于90%,误识别率低于10%。通过无人机巡检采集的大量输电线路图像,实验结果验证这种方法在各种复杂背景条件下能有效地识别出绝缘子,并能检测玻璃绝缘子的掉片缺陷。     

基于YOLOv4模型的玻璃绝缘子自爆缺陷识别方法

绝缘子是输电线路的重要元件,绝缘子缺陷会增大输电线路的故障停运风险,因此,对绝缘子缺陷状况的早期判别十分重要.本文提出一种基于YOLOv4模型的玻璃绝缘子自爆缺陷辨识方法.首先,通过无人机采集及数据增强获取大量详实的现场绝缘子图像;其次,通过采用迁移学习的训练策略训练YOLOv4网络并改进网络的输入图像以提高辨识的准确性;最后,通过实验验证改进策略提高了网络性能.实验结果表明,所提的方法可准确、有效地实现对绝缘子缺陷的辨识.     

基于深度学习的输电线路视觉检测方法研究进展

输电线路巡检是电网持续稳定供电的保障,其目的是对电力线、绝缘子、电力杆塔、防振锤等线路设备进行状态检测和故障诊断,同时观测电力线周围潜在隐患。深度学习的发展为输电线路巡检提供了有效手段,与传统目标检测方法相比,深度学习方法能更有效地实现航拍图像中电力设备的识别及缺陷检测。该文综述近十年来基于深度学习的输电线路视觉检测方法的研究进展。首先,概述适用于输电线路巡检的深度卷积神经网络,包括分类网络、检测网络、语义分割网络,考虑到开发的深度学习网络模型便于在移动设备上应用,另外阐述轻量化网络;然后,重点阐述基于深度卷积神经网络的输电线路巡检图像数据目标检测;随后介绍7个电力设备数据集以及性能评价指标;最后,指出基于深度学习的输电线路巡检图像数据视觉检测方法目前存在的问题,并对进一步的工作进行展望。     

基于深度学习的输电线路巡检图像绝缘子识别

绝缘子是输电线路无人机巡检的重要目标。为了快速准确识别巡检图像中的绝缘子,通过采集巡检图像,构造绝缘子数据集,提出了一种基于深度学习单阶图像识别框架（YOLOV3-SPP）的绝缘子在线识别模型。该网络模型在YOLOV3的模型上加入了SPP模块。通过在Pytorch环境下的训练和测试,结果表明：加入SPP模块后提高了检测的精确度,并可以快速有效地完成绝缘子识别定位。     

深度学习目标检测算法在架空输电线路绝缘子缺陷检测中的应用研究综述

传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂,放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷,能够有效应对人工巡检的不足,是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此,围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测场景,首先梳理常用的深度学习目标检测算法,比较不同算法的检测策略、检测精度与检测速度;然后结合云–边–端协同架构说明算法的改进需求与相应改进方法;最后针对现有绝缘子检测方面的不足,展望了输电线路绝缘子中多类型缺陷的识别问题,并在这一研究趋势下进一步探讨了模型边缘端轻量化与针对小样本数据下的算法研究价值。     

基于组合式目标检测框架的低漏报率缺陷识别方法

针对输电线路机巡影像缺陷识别中低漏报率的需求,提出了一种基于组合式深度目标检测框架的输电线路低漏报率缺陷识别方法。该方法首先利用典型目标检测算法在输电线路巡检图像数据集上进行训练,得到输电线路设备缺陷的特征提取网络;随后引入位置随机分布函数改进目标预测的方式,并利用自适应非极大值抑制判别器,对2个网络的特征提取结果进行自适应融合,最终得到巡检图片中缺陷的类型和位置。测试结果表明,该方法能够有效降低巡检图像缺陷识别的漏报率,采用该方法得到的主要缺陷的平均漏报率远低于其他深度学习模型,可同时实现多类缺陷的检测,能有效促进输电线路常规巡检中缺陷自动识别的应用和推广。     

改进YOLOv3模型在无人机巡检输电线路部件缺陷检测中的应用研究

针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法存在的精度低、计算时间长和训练样本少等问题,提出了一种用于输电线路部件绝缘子缺陷识别的改进YOLOv3模型。引入K-means++算法解决小目标不敏感问题,引入Focalloss函数解决样本不均衡问题,引入Mish激活函数提高模型精度,引入注意力机制Senet提高特征提取性能。通过对改进前后模型性能的比较分析,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测速度上能够满足实时检测的需要,且检测精度最优,检测时间为0.079 s,检测平均准确度均值为94.40%。该研究能够满足输电线路无人机巡检图像缺陷自动检测的需要。     

基于生成对抗网络的自爆绝缘子检测模型设计

随着输电线路的持续建设,无人机逐步代替人工成为巡线工作的主要工作方式。绝缘子在输电线路中具有重要作用,然而,因自爆绝缘子导致的事故尤为频繁,从大量的航拍图像中识别自爆绝缘子,是一个亟待解决的任务。在航拍图像中,大部分绝缘子数据均是无损绝缘子,自爆绝缘子数量较少,因而无法满足识别算法的训练要求。针对现有输电线路无人机巡检中自爆绝缘子数据量稀缺的问题,该文提出了一种基于生成对抗网络的自爆绝缘子检测模型。通过生成器和鉴别器的对抗训练,该模型仅使用无损绝缘子数据训练即能完成对自爆绝缘子的检测。在此基础上,该文优化了生成对抗网络的训练过程。通过引入指导网络,解决了生成对抗网络的模式崩塌问题,提高了对自爆绝缘子检测的召回率;通过对鉴别器的输入添加扰动,解决了生成对抗网络中的样本不均衡问题,提高了对自爆绝缘子检测的精确度。通过与其他异常检测算法的对比实验,证明了该文方法的可靠性。并通过对模型各部分的消融实验,证明了该文方法各部分的可靠性。实验结果证明,该生成对抗网络模型有效避免了传统生成对抗网络中的缺陷,完成了对自爆绝缘子的高效自动检测。     

基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究

针对输电线路巡检中可能出现的裂化、老化、腐蚀、破损等诸多缺陷的情况,为保证输电线路运行的安全和稳定,文中开展了基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究。在YOLOv5算法的基础上,结合电力巡检图像特点,采用CIOU_Loss作为Bounding box的损失函数,使其具有更快、更好的收敛效果;选用DIOU_NMS用于NMS处理,提高对遮挡重叠目标的识别精度;同时,在对数据集进行分类处理后,采用"分别训练、统一推断"的方法,冻结部分网络层权重来训练网络模型。实验结果显示,基于YOLOv5算法模型可以有效地识别电力巡检图像缺陷情况。     

复杂环境背景下绝缘子缺陷图像检测方法研究

针对处于复杂的环境背景下的电力绝缘子以及绝缘子缺陷的检测存在检测精度低、检测速度不高的实际问题,提出了一种改进YOLOv4(you only look once v4)算法的电力绝缘子图像以及存在缺陷的绝缘子检测的方法。通过制作电力绝缘子以及绝缘子存在缺陷的数据集,使用K-均值聚类(K-means)算法对电力绝缘子图像样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;然后通过改进平衡交叉熵(balanced cross entropy, BCE)引入一个权重系数,来增加损失函数的贡献程度;最后,通过增加空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)前后的卷积层来加深网络的深度。实验结果表明,改进模型的单张检测时间为3.27 s,对于绝缘子缺陷平均检测精度比原始的YOLOv4算法提升了24.36%。同时通过改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)的值为84.05%,比原始的YOLOv4算法提升了17.83%,充分说明了能够很好的定位和识别电力绝缘子图像存在的缺陷。     

基于改进Yolov7的输电线路绝缘子识别检测研究

针对绝缘子目标尺寸小导致检测精度低、误检漏检率高的问题,提出一种基于YOLOv7改进的输电线路绝缘子检测模型。首先,将双支路融合通道注意力机制与主干部分的ELAN模块进行融合,强调重要的通道信息,抑制噪声等无用信息的干扰;其次,在特征融合部分加入局部自注意力机制,使得局部微小区域局部关注度增强;同时,在Neck部分融入BiFPN跨层连接,在增加部分计算量的同时,使得边缘信息得到更好的保留,更利于小目标的检测;最后,以精确度、召回率、平均精度均值等作为评价指标,对采集的数据集进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,改进后的网络模型对输电线路绝缘子检测精度为92.1%,相比于传统的YOLOv7网络模型提高3%,并且其平均检测均值、召回率分别提高3.1%、3.6%;同时,改进的模型在各个评估指标上相比YOLOv5-ECA和Faster-R-CNN等均有显著优势,针对输电线路绝缘子检测具有良好效果。     

紫外成像法检测支柱绝缘子的破损缺陷

绝缘子的破损是一种常见缺陷,会影响绝缘子的绝缘性能。特别是线路上运行的绝缘子破损时,可能会导致线路绝缘水平下降,严重时甚至引起电网事故。但传统线路巡检手段难以检测出这一缺陷。笔者采用新兴的紫外成像检测手段,对110kV线路悬式瓷绝缘子串、瓷支柱绝缘子和硅橡胶复合绝缘子含破损缺陷的情况进行人工模拟,观测了不同环境条件下不同破损程度的绝缘子在破损位置不同时的紫外图像。试验结果表明,紫外成像仪作为一种逐渐得到推广的新型线路巡检设备,能有效地检测到部分绝缘子的破损缺陷,从而达到对线路早期故障进行预防的效果。     

定向识别航拍绝缘子及其缺陷检测方法研究

针对现有绝缘子检测算法无法定向检测绝缘子及其缺陷的问题，提出了一种改进YOLOv5(you only look once v5,YOLOv5)算法的航拍绝缘子识别及其缺陷检测方法。通过定向标注航拍绝缘子图片，形成航拍绝缘子数据集和缺陷绝缘子数据集；在YOLOv5的主干特征提取网络引入轻量化注意力机制模块、在特征融合阶段使用改进的空间金字塔池化结构；通过改进YOLOv5网络的头部结构使其可以对绝缘子进行定向识别，并对损失函数添加角度损失分类。实验结果表明在检测时间由单张0.044 s到单张0.049 s并无显著增长的前提下，改进后的算法在测试集上的mAP(mean average precision)的值为95.00%,实现了定向识别绝缘子及其漏帽缺陷，还可应用到绝缘子视频流检测。为后续的绝缘子精确定位以及进一步故障检测打下良好基础。     

基于Alexnet网络的绝缘子自爆无人机巡检技术研究

绝缘子是输电系统中与安全相关的关键部件,绝缘子自爆问题的高效快速识别对电力系统的保护具有重要的意义。随着无人机（UAV）相关产业的不断发展,可以采用无人机技术对输电线路进行巡检拍摄。以此为背景提出了一种基于Alexnet网络的绝缘子自爆无人机巡检技术。首先,应用无人机巡检这一先进技术得到绝缘子的清晰实时图片。然后,采用Alexnet网络对绝缘子自爆图片进行学习和识别。与传统的识别方法相比,Alexnet网络模型不但结构上有所加深,对卷积的功能也进行了强化,对无人机巡检过程中拍摄的复杂图像进行识别和检测有很好的效果。     

基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法

随着输电线路无人机巡检工作的常态化,暴露出故障图像检测实时性、模糊目标检测精准性难以满足实际工作需求的问题。文章提出一种基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法。以YOLOv5s为基础检测模型,基于Ghost轻量化模块重构模型获取数据特征的卷积操作过程,提高了模型的检测速度;采用基于KL散度分布的损失函数作为目标框定位损失函数,提升了模型对模糊图像检测的精度。将改进的YOLOv5s算法部署于华为Atlas 200 DK边缘模块中,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢3类故障进行检测,其平均精度均值可达84.75%,检测速度为34 frame/s。结果表明,改进的算法在保证检测实时性的同时,能够提升对模糊故障目标图像的检测精度,满足无人机搭载边缘设备的输电线路巡检需求。     

航拍绝缘子卷积神经网络检测及自爆识别研究

无人机巡检通过搭载的高清相机和图传设备可获取大量详实的巡检影像。绝缘子是输电线路中极其重要且用量庞大的部件,在图像视频中快速准确地检测出绝缘子可为无人机贴近铁塔和输电线路进行细节巡视的测距和避障飞行提供可靠的依据;同时绝缘子为故障多发元件严重威胁电网的安全,需充分利计算机技术对其进行故障诊断。通过搭建卷积神经网络,在由5个卷积池化模块和2个全连接模块组成的经典架构的基础上,对网络进行改进,实现在复杂航拍背景中绝缘子检测。同时在训练的网络模型中抽取绝缘子的特征融入自组织特征映射网络中实现显著性检测,结合超像素分割和轮廓检测等图像处理方法对绝缘子进行数学建模,提出一种针对绝缘子自爆故障的识别算法,取代人工分析,降低由人为经验判断可能造成的误差。经测试,复杂航拍背景下的绝缘子检测精度达90%以上,自爆识别准确率达到85%以上,均满足工程需求,有效提升巡检的效率和智能化水平。     

基于地理信息的电力线全景图像信息融合方法

提出一种基于地理信息的电力线全景图像拼接方法。首先利用自动巡检机器人同步采集电力线的可见光图像和红外图像,采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法分别拼接成全景图。其中红外全景图用于电力线的故障检测,可见光全景图对故障作进一步的可视化辅助检测,实现了故障信息、GPS信息和全景图像的融合,能够较精确地确定故障处的实际地理位置,提高了对电力线的维修效率。