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题名基于超像素分割的电力故障识别算法研究
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作者
李渊
吴对平
杨瑞
包正红
曲全磊
沈洁
刘刚
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机构
国网青海省电力公司电力科学研究院
河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学)
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出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第12期43-50,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U23B20135)
国网青海省电力公司电力科学研究院科技项目(SGOHDKYOSBJS2310236)。
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文摘
针对电力场景中的网状目标物提取难题,提出了一种基于超像素分割的电力故障识别算法。首先,在LAB空间上应用超像素分割算法进行分割,采用改进K聚类的方法生成网格簇;然后,针对网格簇分类困难的问题,提出了双重注意力机制MobileNet V2网络,分类后同类网格簇融合结果即为目标物掩膜;最后,在输电线路杆塔和换流阀巡检通道金属屏蔽网数据集上开展训练,获得了较高的准确率,并开展了边缘强化实验。
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关键词
网状目标物
超像素分割
K聚类
MobileNet
V2
注意力机制
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Keywords
mesh target
super-pixel segmentation
K-clustering
MobileNet V2
attention mechanism
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分类号
TM933
[电气工程—电力电子与电力传动]
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