| 基于域泛化的非均衡电力设备分/合闸X射线图像识别 |
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| 引用本文： | 周静波,郝坤坤,刘荣海,李慧斌.基于域泛化的非均衡电力设备分/合闸X射线图像识别[J].计算机应用,2021,41(z2):286-293. |
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| 作者姓名： | 周静波 郝坤坤 刘荣海 李慧斌 |
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| 作者单位： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院金属化学研究所,昆明650217;西安交通大学数学与统计学院,西安710049 |
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| 摘 要： | 针对电力开关设备分/合闸X射线图像呈现设备种类多、数据量少、类别不平衡问题,提出一种基于域泛化的非均衡电力设备分/合闸X射线图像识别方法.首先以AlexNet和改进的ResNet作为骨干网络设计识别算法;然后利用最大熵对抗数据增强(MEADA)训练算法对训练集进行样本扩充,以模拟未知类型分/合闸图像的域分布;最后通过将Focal Loss损失函数引入到识别算法中解决分/合闸数据类别不平衡问题.实验结果表明,使用所提方法AlexNet和简化ResNet(ResNet-F)模型的平均准确率相比其基线方法分别提升5.31个和6.52个百分点,且ResNet-F的识别精度比AlexNet高出3.54个百分点.类激活图、受试者工作特征(ROC)曲线和t-随机嵌入(t-SNE)等可视化分析结果进一步验证了所提方法的有效性,为多域非均衡电力设备分/合闸X射线图像识别提供了新思路.
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| 关 键 词： | 电力设备分/合闸 X射线图像识别 深度学习 数据增强 域泛化 |
Imbalanced power equipment opening/closing X-ray image recognition based on domain generalization |
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| ZHOU Jingbo,HAO Kunkun,LIU Ronghai,LI Huibin.Imbalanced power equipment opening/closing X-ray image recognition based on domain generalization[J].journal of Computer Applications,2021,41(z2):286-293. |
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| Authors: | ZHOU Jingbo HAO Kunkun LIU Ronghai LI Huibin |
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