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电力巡检在输电线路部件故障的排除中起着至关重要的作用.为了实现复杂背景下的输电线路电力小部件的目标检测,提出了一种改进SSD算法的小目标检测算法——PA-SSD.将反卷积融合单元融合到PANet算法中,以改进PANet结构,并以此为基础产生新的特征融合方式,融合不同尺度的特征图;将传统SSD算法中的特征图用新的特征图替换,形成新的特征金字塔模型.针对实际输电线路中的4种目标进行了测试,结果表明,PA-SSD算法与原始的SSD算法相比,其检测精度有了明显提高,检测速度也可以满足检测性能的要求. 相似文献
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针对基于深度学习的目标检测技术应用于工业领域无法在移动端嵌入式设备上实现高效且准确的检测这一问题,提出一种基于YOLOv3改进的输电线路部件实时检测算法轻量级特征融合检测模型LFF-DM(Lightweight Feature Fusion Detection Model)。一方面通过改进式的k-means算法得到聚类结果;另一方面结合深度可分离卷积和倒残差块设计出轻量化的网络结构。通过在自建的包含绝缘子、悬垂线夹、防震锤、鸟巢与导地线的专业巡检数据集上进行实验,结果表明在NVIDIA Jetson AGX Xavier设备上可以实现25FPS的检测速度及90.48%mAP的检测精度,适用于输电线路移动端实时精确巡检。 相似文献
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绝缘子缺陷检测对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。由于绝缘子缺陷区域的像素信息少、形状尺寸不一,造成识别效果不佳问题。为解决此问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测网络(MSD2Net)。在该网络中,采用残差注意力网络用于获取不同分辨率的绝缘子缺陷特征,设计了基于反卷积和多分支检测的多尺度特征融合网络将深层特征图与浅层特征图逐步融合,生成更加丰富的图像语义信息,用于实现目标的分类与位置回归,并结合Focal损失和高斯非极大抑制方法进一步提升检测效果。在变电站绝缘子缺陷数据集和输电线路CPLID公开数据集上进行测试,结果表明所提方法具有较好的检测性能与泛化能力。 相似文献
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传统的目标检测方法在检测输电线路小目标时,往往存在检测效果不佳,容错率低等问题,针对这种情况,提出一种基于改进的YOLOv4的输电线路小目标检测算法。为了提高输电线路小目标的检测效率,采用一种简化版的YOLOv4算法,减少特征层的使用,从而降低网络计算量。针对输电线路小目标这一特定应用,利用K-means++算法重新进行聚类,得到这一特定场合下的锚点框。实验结果显示,该方法与传统的YOLOv4相比,虽然检测精度有所下降,但是检测速度有大幅度的提高,适用于移动端使用。 相似文献
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利用无人机对高压输电线路巡检,并基于计算机视觉技术对巡检数据中的故障目标进行自动、准确检测是输电线路巡检领域中的重要研究方向,同时也是一个极具挑战性的课题。针对复杂巡检环境中待检测目标存在多尺度特性以及部分遮挡造成传统算法难以准确检测问题,提出一种基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测算法。首先,搭建YOLOv5检测网络,为了抑制复杂背景干扰,在其基础上引入空间与通道卷积注意力模型,以增强待检测故障目标的显著度;然后,将原始YOLOv5检测框架Neck中的FPN+PAN结构改为BiFPN结构,从而使目标多尺度特征能够有效融合;其次,为了解决待检测目标特征表达能力不足造成漏检和误检的问题,设计多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块,以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力。最后,为了验证提出算法的有效性,利用某巡检部门近4年无人机巡检数据对算法进行验证。结果表明,提出的算法能够对复杂环境中输电线路上的多尺度故障目标实现精确检测,其平均检测精度可达96.8%。 相似文献
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针对输电线路巡检中可能存在拍摄图像质量不高的问题,以及线路缺陷目标小而分布密集而导致传统方法检测精度不高的问题,提出一种基于超分辨率重建与多尺度特征融合的输电线路缺陷检测方法。首先,使用超分辨率网络对巡检图像进行重建,提升清晰度,丰富图像中包含的特征信息;然后使用改进的YOLOX网络检测巡检图像中的缺陷,在主干网络中嵌入卷积块注意力机制,强化模型对重叠小目标的定位能力;为进一步提升小目标的检测能力,在YOLOX的特征融合网络中新增浅层检测尺度进行特征融合;最后,通过使用CIOU优化边界框损失函数提升模型收敛能力,降低缺陷目标的漏检率。实验结果表明,所提方法能在提升巡检图像质量的基础上对输电线路缺陷准确地检测,精度达到93.27%,相比SSD等经典模型,对小而密集的缺陷目标有着更强的提取能力和鲁棒性。 相似文献
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针对现有输电线路覆冰厚度检测方法的不足,利用南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统中的覆冰图像,选择3阶B样条函数作为平滑函数构造小波基对覆冰图像进行多尺度边缘检测,再采用Hough变换对图像检测边缘进行连接,通过对比导线覆冰前后的厚度差,实现覆冰厚度自动计算。结果表明:多尺度小波边缘检测信息融合与Hough变换直线检测算法,对离散误差、局部断裂等缺陷不敏感,能剔除覆冰图像中冗余和虚假边缘,从而在实际噪声图像中提取所有覆冰导线边缘,图像分辨率提高有助于减少计算误差。最后,经与南方电网输电线路灾害(覆冰)预警系统监测的数据进行对比,所得误差2.5 mm,表明该方法可用于输电线路覆冰厚度在线监测。 相似文献
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由于电网规模增长,直升机、无人机巡线的大量应用,产生的航拍图像数量剧增,使输电线路关键部件视觉检测与运检人员数量配置的矛盾日益突出。虽然深度学习技术可显著提高目标检测的准确率,但航拍巡线图像背景复杂,关键部件之间的相互遮挡,标注数据量较少等特点,限制了航拍输电线路关键部件视觉检测的工程应用。本文分析了深度学习中目标检测模型的现状,总结了基于深度学习的输电线路关键部件视觉检测方法的研究进展,并指出了构建输电线路关键部件图像数据库、建立专业的输电线路关键部件知识图谱以及将知识图谱与深度模型相融合对输电线路关键部件检测的重要性。 相似文献
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销钉在输电线路中起着连接关键部件的重要作用,其缺陷直接引起部件变形、不稳定甚至造成电力停电事故.针对已有单发多盒探测器(single shot multibox detector,SSD)模型对输电线路复杂背景下销钉缺陷检测能力不足的问题,提出基于残差网络和多层级特征融合策略的改进SSD模型.首先,改进SSD网络结构,引入残差网络,增加浅层特征层,并将深层特征进行融合,替换SSD原特征层,以提升网络的鲁棒性,增强特征层的信息提取能力.其次,采用卷积拆分压缩网络参数量,采用权值量化减小模型部署占用空间.最后,通过实验对所提方法的有效性进行了验证.实验结果表明,该方法在输电线路销钉缺陷检测上召回率达到80%以上,较原SSD模型及其他目标检测算法具有明显提升.同时,该方法在其他输电线路小目标缺陷测试中,也取得了较好的效果. 相似文献
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为了实现对输电线路山火的实时监控和预警,研发了基于多特征融合的输电线路山火识别预警系统。从视频图像序列中提取山火图像的颜色特征、纹理特征及面积特征,采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将3个特征进行多特征融合来检测视频图像中的山火,计算燃烧面积并划分危险等级。采用C/C++语言将山火识别算法封装到输电线路智能视频监控装置的数字信号处理器(digital signal processor,DSP)中,实现后台控制中心对输电线路山火险情的实时监测识别和预警。实际应用测试结果表明,该系统运行效率高、稳定性强,识别精度可达97%以上。 相似文献
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简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。 相似文献
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路灯照明用电在我国发电总量中占据了相当的比重。该文利用环境战略评价理论结合实际调查研究,对武汉市路灯节能现状的社会、经济、环境进行了综合性评价,并对其提出了调整建议。 相似文献
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引风机驱动方式的能效分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对汽动引风机的节能效果进行分析。将电厂看成一个整体系统,在能量输入一定的情况下,计算各种引风机驱动方式对电厂能源输出的影响,得出背压式小汽机驱动方式节能效果最好,供业内参考。 相似文献
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接触器对电动机欠压保护的功能,是防止电动机出现堵转,对于电动机欠压运行造成的过流的保护,将主要由电动机的过载保护装置热继电器承担,接触器对此很难起到保护作用。 相似文献
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通过对运行中几起典型缺陷的分析,从设计、运行、出厂工艺等几方面浅析了GN30—10Q/3150型隔离开关在通过大电流时套管开裂的原因,并提出了相应的防范措施。 相似文献
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压实度标准制定的合理性 总被引:5,自引:0,他引:5
通过土料干湿法对比试验和环刀取土尺寸效应对比试验, 探讨了影响分层碾压土基垫层
压实度的主要因素, 指出通过击实试验制定土基压实度标准和施工质量检验时应注意的问题, 以及如何确保压实度标准制定的合理性和现场检验的客观性。 相似文献
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对<绝缘油中溶解气体组份含量的气相色谱测定法>在实践中的应用,进行了相应的分析. 相似文献