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基于卷积神经网络的绝缘子故障识别算法研究 被引量：21
1
作者 高强 孟格格 《电测与仪表》 北大核心 2017年第21期30-36,共7页
卷积神经网络被广泛应用在图像处理领域,不同算法对网络识别率有较大的影响。基于此,引入小波分解理论,通过BP传播算法以及空间向量理论证明得到,相互独立的特征更能表达原图像的信息。通过小波分解去除卷积核之间的相关性,用较少的卷... 卷积神经网络被广泛应用在图像处理领域,不同算法对网络识别率有较大的影响。基于此,引入小波分解理论,通过BP传播算法以及空间向量理论证明得到,相互独立的特征更能表达原图像的信息。通过小波分解去除卷积核之间的相关性,用较少的卷积核提取图像更独立、全面的特征,以提高网络的识别性能。在MNIST、CIFAR-10和CK标准数据库上进行分类识别实验,实验结果表明,此算法能在不同核函数尺寸的条件下取得较高识别率,且达到与传统算法相同识别率的前提下,所需的训练迭代次数更少,训练时间更短。最后,将该算法应用到绝缘子故障识别中,并取得了良好的效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像分类 核函数相关性 绝缘子 故障识别
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基于稀疏差异深度信念网络的绝缘子故障识别算法 被引量：11
2
作者 高强 阳武 李倩 《电测与仪表》 北大核心 2016年第1期19-25,共7页
针对深度信念网络(DBN)的识别准确率比较低的问题,引入了基于模糊隶属函数的差异理论,提出了一种基于稀疏差异的深度信念网络图像分类新方法,简称D-DBN方法,并将其应用在了绝缘子故障识别中。差异理论有扩大低灰度区域,缩小高灰度区域... 针对深度信念网络(DBN)的识别准确率比较低的问题,引入了基于模糊隶属函数的差异理论,提出了一种基于稀疏差异的深度信念网络图像分类新方法,简称D-DBN方法,并将其应用在了绝缘子故障识别中。差异理论有扩大低灰度区域,缩小高灰度区域的优点,更符合人眼的视觉特性。首先将图像的灰度特征矩阵转换成差异表示矩阵,并对其进行均值化、归一化和稀疏化,然后利用DBN网络对得到的差异特征进行训练,学习数据更本质的特征,从而达到提高识别性能的目的。在MNIST和SVHN库上对不同样本规模和不同网络结构进行实验,识别结果证明,与传统DBN和其它改进方法相比,本文算法取得了最好的识别效果。最后,将DDBN方法应用到绝缘子故障识别中。 展开更多
关键词 深度信念网络 差异 图像分类 绝缘子 故障识别
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基于改进Canny算法的绝缘子裂缝识别 被引量：10
3
作者 吕泽卿 付兴建 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第6期25-30,共6页
针对传统绝缘子裂缝识别算法存在的不足,提出改进的Canny算法进行绝缘子裂缝识别。采用自适应中值滤波代替高斯滤波对裂缝图像进行平滑处理,在计算梯度幅值上增加45°和135°方向模板,降低错检率,减少边缘丢失现象,最后通过采... 针对传统绝缘子裂缝识别算法存在的不足,提出改进的Canny算法进行绝缘子裂缝识别。采用自适应中值滤波代替高斯滤波对裂缝图像进行平滑处理,在计算梯度幅值上增加45°和135°方向模板,降低错检率,减少边缘丢失现象,最后通过采用最大类间方差法自适应选取图像灰度的高、低阈值。对传统Canny算法和改进后的Canny算法进行了对比实验,结果表明,改进后的Canny算法自适应性强,产生的毛刺较少,裂缝故障识别和定位准确率较高,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 边缘检测 绝缘子裂缝 CANNY算法 图像处理 故障识别
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人机协同巡检下绝缘子分类及故障检测方法 被引量：1
4
作者 王少飞 吴琼水 +1 位作者 田猛 王先培 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期91-98,111,共9页
针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡... 针对目前电网人机协同巡检过程中数据收集量、来源面和复杂度增加,导致绝缘子目标小、遮挡严重、背景复杂、故障难以识别等问题,提出一种基于Yolov5-TBT模型的绝缘子分类及故障检测算法.首先构建了多目标(3种类别+2种故障)的人机协同巡检数据集,为模型训练提供充足的绝缘子图像,提高模型的鲁棒性和泛化能力.然后,以Yolov5模型为基础,增加Transformer编码器,减少复杂背景的干扰;使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)学习不同层级输入特征的重要性,进行更有效的特征聚合;增加小目标预测分支,提高对小目标的检测效果.实验结果表明:改进模型效果优于Yolov5模型,对伞裙破损故障的检测精度提高了19.4%,整体性能提高3.6%. 展开更多
关键词 电网巡检 绝缘子分类 故障检测 Yolov5模型 Transformer编码器
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基于深度学习的绝缘子故障检测研究 被引量：1
5
作者 张彦生 王成龙 刘远红 《电子测量技术》 北大核心 2023年第8期105-111,共7页
绝缘子是架空线路中重要组成部分之一,当出现故障时,影响电网安全运行。为实现绝缘子故障快速、精准的识别,提出了一种基于改进YOLOv3-Tiny的绝缘子故障检测方法。首先,为了增强小目标检测能力,对浅层特征图与第二检测层之前特征图进行... 绝缘子是架空线路中重要组成部分之一,当出现故障时,影响电网安全运行。为实现绝缘子故障快速、精准的识别,提出了一种基于改进YOLOv3-Tiny的绝缘子故障检测方法。首先,为了增强小目标检测能力,对浅层特征图与第二检测层之前特征图进行同维拼接构建第三预测层。随后,该网络采用Ghost模块替换主干网络中的卷积层,降低模型的参数量。然后,设计了一个新的注意力模块MECA,不仅能够多尺度信息融合,还能使网络专注绝缘子的显著特征。最后,提出了新的交并比EIoU作为边框回归损失函数,更好的定位目标位置。实验结果表明,改进的YOLOv3-Tiny在绝缘子故障检测中平均准确率(MAP)高达96.1%,较原始YOLOv3-Tiny算法MAP提高了17%。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 YOLOv3-Tiny 绝缘子故障识别
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基于Faster R-CNN的绝缘子自爆故障识别
6
作者 吕泽卿 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2023年第1期48-55,共8页
为使绝缘子自爆故障识别更具智能化,提出一种基于更快的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的绝缘子自爆故障识别方法。由于实际绝缘子自爆故障占比小、检测难,提出了先识别绝缘子,然... 为使绝缘子自爆故障识别更具智能化,提出一种基于更快的区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)的绝缘子自爆故障识别方法。由于实际绝缘子自爆故障占比小、检测难,提出了先识别绝缘子,然后将识别置信度大于0.8的绝缘子进行裁剪,最后在此基础上识别故障的思想。在绝缘子识别和绝缘子自爆识别两个阶段,分别用预训练好的ImageNet VGG16模型和VGG19模型进行特征提取,在损失函数、准确度、训练时间、置信度得分上分别进行实验对比,结果表明:在绝缘子识别网络中采用VGG19特征提取器、在绝缘子自爆识别网络中采用VGG16特征提取器效果最佳。 展开更多
关键词 深度学习 Faster R-CNN 绝缘子自爆 故障识别
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基于接触网成像技术的绝缘子故障检测方法 被引量：3
7
作者 游诚曦 《现代城市轨道交通》 2019年第10期5-10,共6页
在电气化铁路接触网设备中,绝缘子是最易发生故障的零部件之一。文章运用接触网成像检测图片,采用SVM分类器,基于HOG特征对接触网成像数据中的绝缘子进行初步定位,再使用局部二值化实现绝缘子精确定位。针对绝缘子破损缺片、闪络放电、... 在电气化铁路接触网设备中,绝缘子是最易发生故障的零部件之一。文章运用接触网成像检测图片,采用SVM分类器,基于HOG特征对接触网成像数据中的绝缘子进行初步定位,再使用局部二值化实现绝缘子精确定位。针对绝缘子破损缺片、闪络放电、附着异物等3种典型缺陷,分别设计了故障识别算法,且该方法已在中国铁路广州局集团有限公司部分线路中进行实测,效果良好。 展开更多
关键词 电气化铁路 接触网 成像检测 绝缘子 HOG特征 故障识别
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基于改进GA-KSW熵法的无人机拍摄绝缘子故障识别 被引量：1
8
作者 吕泽卿 付兴建 张世卓 《机床与液压》 北大核心 2022年第8期188-192,共5页
针对输电线路中绝缘子的故障问题,设计并实现一套绝缘子自爆故障识别算法。设计无人机整体构架,包括导航能力、避障能力以及高压线旁工作的抗干扰能力;对传统遗传算法进行改进,结合最佳熵阈值确定法对绝缘子图像进行分割;利用形态学得... 针对输电线路中绝缘子的故障问题,设计并实现一套绝缘子自爆故障识别算法。设计无人机整体构架,包括导航能力、避障能力以及高压线旁工作的抗干扰能力;对传统遗传算法进行改进,结合最佳熵阈值确定法对绝缘子图像进行分割;利用形态学得到纯净的绝缘子串;采用所设计的拟合算法推测绝缘子应有位置,分别从正视图和斜视图对绝缘子自爆故障进行识别。结果表明:所提算法在分割绝缘子图像时精确度高,速度比传统遗传算法提高了约75%;该算法适用于多角度拍摄的绝缘子故障识别,为无人机拍摄的绝缘子故障识别提供了保障。 展开更多
关键词 绝缘子故障识别 遗传算法 最佳熵阈值确定法 图像分割
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