基于DBSCAN-FPN的输电线路螺栓缺销检测方法

螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容。针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法。首先,利用FPN模型定位螺栓缺销目标区域,同时基于DBSCAN聚类算法对具有相同形态结构的区域进行聚类;然后,改进FPN模型：基于螺栓先验知识,利用卷积网络实现自底向上的特征提取,采用双线性插值方法将特征的高层语义信息自顶向下地传递到各个层级,通过卷积滤波方法横向加强高层语义特征与高分辨率特征的融合信息,获得更优化的螺栓缺销特征表达;利用改进FPN模型实现螺栓缺销的初步检测;最后,采用DBSCAN聚类算法对初步检测结果进行误检甄别,实现了螺栓缺销的精确检测。实验结果表明,DBSCAN-FPN在自建数据集上的检测精度达到76.23%,检测效果优于FPN、R-FCN和Faster R-CNN。所提方法可以有效提高螺栓缺销检测精度,对输电线路运维有实际意义。     

最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类

目的 输电线路螺栓图像具有分辨率低和视觉信息较差的特点,针对螺栓缺陷图像分类时教师网络（大模型）参数量大、学生网络（小模型）分类精度低的问题,提出了一种最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,来弥补使用大小模型进行分类任务的局限性。方法 首先改变大模型宽度,即拓宽网络特征表达维度来增加向小模型传递的螺栓缺陷知识和简化小模型结构至3个残差块;然后为了选出传递螺栓缺陷知识性能最优的大模型,提出知识偏差的概念来可视化大模型向小模型螺栓缺陷知识传递的程度,综合分析不同宽度大模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法分别指导小模型训练后的分类准确率,并用知识偏差来确定最优知识传递模型;最后将最优知识传递模型利用知识蒸馏算法与注意力转移算法相结合指导小模型训练,尽可能提升小模型的螺栓缺陷分类性能。结果 在自建螺栓缺陷图像分类数据集上进行了验证,结果表明宽度为5的大模型向小模型传递螺栓缺陷知识性能最优,使小模型的螺栓缺陷分类准确率提高了5.56%,小模型与最优大模型的分类准确率只差2.17%,知识偏差为0.28,且小模型的参数量仅为大模型参数量的0.56%。结论 本文提出的最优知识传递宽残差网络输电线路螺栓缺陷图像分类方法,弥补了大小模型螺栓缺陷图像分类的局限性,实现了精度与资源消耗的平衡。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

遥视系统与SCADA系统互联的主站端设计

西过接口计算机在主站端实现了遥视系统和SCADA系统的互联，通过协议分析软件使遥视系统能够理解远动数据．叙述了系统互联后主站端的功能，并分析了系统设计的关键性技术。最后，结合工程实际．设计了遥视系统和SCADA互联的具体技术方案．介绍了模拟屏通信规约的协议解析过程。     

Push技术在基于Web的网络管理中的应用

Push技术作为第三代浏览器的核心技术，是一种客户机/服务器之间的通信方式，它采用了公布/订阅/行结构，因而对其应用非常广泛。基于Web的网络管理系统采纳Push技术后，与传统的请求／响应模式相比，效率高，时延低，并且可以节省带宽和CPU时间。而且，对于告警信息的及时上报有重要意义。文中提出了基于Web的TMN管理实例，并在此基础上探讨了应用Push技术实现告警功能的方法。     

基于独立分量分析的近红外图像去噪方法的研究与应用

独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是一种新的盲源信号分离方法,近年来已吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣.该文提出了基于独立分量分析的近红外图像去噪方法,该方法能有效地处理用黑白CCD传感器监测电力设备所产生的图像,使这种监测方案具有实用价值.文中简单描述了以黑白CCD传感器为核心器件的电力设备在线监测系统,阐述了ICA的基本原理,介绍了基于负熵判据的FastICA算法,给出了所提方法的具体实现步骤及相应的实验处理结果.结果表明利用该方法可以有效的去除监测图像中的噪声,使温度场的显示更清晰,满足了实际的需求.     

基于改进Mask R-CNN的变电设备红外图像实例分割算法

红外图像中变电设备的分割精度直接影响着故障诊断的结果，针对复杂红外背景下变电设备边缘分割不精细、分割精度低的问题，提出了一种基于改进Mask R-CNN模型的变电设备红外图像分割方法。首先将ResNet特征提取网络中部分残差模块的标准卷积替换为可变形卷积，然后对空间注意力机制模块和通道注意力机制模块并行连接，并在这两个模块中加入可变形卷积，最后改进Mask R-CNN掩膜分支的损失函数，对目标边缘分割的精细度进一步优化。该方法能够有效提高模型对红外图像中变电设备几何特征多样性的适应能力，并减轻模型对背景等干扰特征的关注。在变电设备红外图像数据集上进行实验，结果表明，相比于Mask R-CNN基准模型，该方法的AP_50:95、AP₅₀和AP₇₅提高了3.5%、1.0%、4.2%,表明该方法能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率，有效解决边缘分割不精细的问题。     

图像监控系统与SCADA系统互联实践

根据黑板模型设计了图像监控系统与监控和数据采集（SCADA）系统互联的基本模型。在图像监控系统与SCADA系统之间建立接口，使图像监控系统可以利用SCADA系统转发的远动数据，从而实现对SCADA系统的联动。提出了系统互联的软件和硬件实现方案，讨论了系统互联的关键性技术。结合山西某供电公司的工程实际，设计了具体技术方案，并以模拟屏通信协议为例说明了系统互联的软件实现过程。     

基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术.由于基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性,对提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求.文中在适用性很强的对齐度准则的基础上,提出了基于小波变换和对齐度准则相结合的图像配准方法.首先,分别利用小波变换模极大值和小波多尺度积提取出图像的边缘及特征点,再利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对.实验结果表明,该方法具有较强的适用性、抗噪性,精确性和有效性.     

图像配准中的边缘提取方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一.边缘特征提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在图像配准中有着广泛的应用,对于图像匹配精度至关重要.该文对现有经典以及新型的边缘检测方法进行了介绍,并重点比较了近年来出现的几种新方法,从而总结出相对有效的图像边缘提取方法,为进一步进行图像配准提供了依据.