基于Cascade R-CNN算法的输电线路小目标缺陷检测方法

输电线路无人机航拍图像缺陷识别是维护线路安全运行的重要巡检手段,但目前的识别算法对于销钉、螺母等小目标缺陷存在识别精确度低、易漏判等问题。将Cascade R-CNN算法应用于输电线路缺陷检测中,利用ResNet101网络进行特性提取,增强的网络的特征提取能力,并利用多层级联检测器对输电线路小目标进行判别和分类。基于无人机航拍图像数据集进行实验,实验结果表明,相比于Yolov3检测器和Lighthead R-CNN检测器,Cascade R-CNN算法提高了小目标缺陷检测中的召回率和精确度。     

基于Cascade R-CNN算法的输电线路小目标缺陷检测方法

输电线路无人机航拍图像缺陷识别是维护线路安全运行的重要巡检手段,但目前的识别算法对于销钉、螺母等小目标缺陷存在识别精确度低、易漏判等问题。将Cascade R-CNN算法应用于输电线路缺陷检测中,利用ResNet101网络进行特性提取,增强的网络的特征提取能力,并利用多层级联检测器对输电线路小目标进行判别和分类。基于无人机航拍图像数据集进行实验,实验结果表明,相比于Yolov3检测器和Lighthead R-CNN检测器,Cascade R-CNN算法提高了小目标缺陷检测中的召回率和精确度。     

基于GARCH模型的IGBT寿命预测

绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)在新能源并网、电力传输等领域中得到了广泛应用,其可靠性引起了人们关注和重视。针对IGBT模块的可靠性分析和剩余使用寿命问题,文中提出一种利用加速老化数据对IGBT模块老化模型建立方法,并利用建立的老化模型对IGBT模块的剩余使用寿命进行预测。首先介绍IGBT的失效机理,结合现有的加速老化数据,确定的以集电极-发射极通态压降作为剩余使用寿命预测依据。建立基于GARCH模型的IGBT老化寿命模型,通过3组IGBT模块加速老化数据对剩余寿命预测,验证所提方法的有效性。