基于门控图神经网络的栓母对知识图谱构建与应用

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,其中螺栓的缺陷因数量众多和体积较小,故由输电线路螺栓缺陷引发的事故频频发生.另外,现有输电线路螺栓缺陷分类方法仅限于表面特征提取而忽略目标间关联和受复杂环境的影响大等问题.针对以上情况,该文提出利用螺栓螺母之间的关联组成栓母对,然后使用卷积神经网络...     

注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别

针对利用Faster RCNN识别绝缘子图像过程中定位不够准确的问题,提出一种注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别方法。在特征提取阶段引入基于注意力机制的挤压与激励网络（Squeeze-and-Excitation Networks,SENet）结构,使模型能够关注与目标相关的特征通道并弱化其他无关的特征通道;根据绝缘子的特点,对区域建议网络（region proposal network,RPN）生成锚点（anchor）的比例和尺度进行调整;在全连接层运用注意力机制对周围建议框的特征向量赋予不同权重并进行融合,更新目标建议框的特征向量。实验结果表明:与传统的Faster RCNN算法相比,改进后的算法能够较好地识别出绝缘子。     

嵌入遮挡关系模块的SSD模型的输电线路图像金具检测

为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出目标间遮挡关系的描述方法,用于规则性描述图像中金具目标间的相互遮挡,设计遮挡关系模块,并将其嵌入到单次多框检测器(single shot multibox detector, SSD)模型中。为了验证嵌入遮挡关系模块的SSD模型的有效性,选择了8类目标标注框普遍存在相交的小目标金具进行实验,实验使用的金具检测数据集的训练集和测试集中金具目标数分别为6 271和1 713。实验证明,原始SSD模型的平均精度均值(mean average precision, mAP)为72.10%,嵌入遮挡关系模块的SSD模型的mAP为76.56%,性能提升了4.46%。     

结合注意力机制的相对GAN螺栓图像生成

螺栓缺陷非常容易引起输电线路异常甚至故障,但大量的缺陷数据难以获得。将生成式对抗网络应用于缺陷螺栓图像的生成,针对生成过程中存在的图像质量差、生成样本单一,模型收敛缓慢等问题,提出一种基于改进DCGAN的螺栓图像生成方法。首先在损失函数中加入相对均值鉴别器和梯度惩罚,平衡了生成器和判别器的能力,提高了样本质量和模型的收敛速度;然后在模型的生成器和鉴别器中引入注意力机制,捕获图像中长距离的像素特征,提高了缺陷样本的多样性;实验结果验证了改进方法的有效性,实现了缺陷样本的扩增。     

隔级融合特征金字塔与CornerNet相结合的小目标检测

为弥补CornerNet中小目标语义信息弱的缺陷,提出隔级融合特征金字塔的方法,提高小目标平均准确率。 对骨干网络后半部分融合后的4个特征图进行提取,将尺寸较小的特征图进行2次卷积,得到2个新的特征图;运用上下融合、隔级融合和旁路连接的思想,生成融合后的特征图并将其组成特征金字塔。将改进后的算法与当前主流CornerNet、Faster RCNN、RetinaNet算法在MS COCO数据集上进行比较,结果表明,改进后算法在对小目标进行检测时,小目标平均准确率有较大提高。隔级融合特征金字塔在CornerNet上能有效融合高低层特征图,使融合后的特征图有较强的语义信息,提高CornerNet网络的小目标平均准确率。     

基于遮挡关系推理的输电线路图像金具检测

实现输电线路图像典型金具的精准检测是进行其缺陷检测的前提。针对通用目标检测模型对密集分布、遮挡严重的金具检测精度较低、易出现漏检等问题,提出了一种结合金具间遮挡结构信息和场景关联信息的典型金具检测方法。基于经典的Faster R-CNN模型提取金具特征作为节点,提取整张图像特征作为金具场景关联信息,学习金具标注框间相交区域信息作为金具遮挡关系信息,并采用图同时建模金具特征、场景关联信息和遮挡关系信息,通过门控循环单元信息传递机制构建结构推理模块完成金具类别和位置的联合推理检测。为了验证所提方法的有效性,选取了8类存在遮挡连接关系的金具进行实验,其中,原始Faster R-CNN模型的mAP值为81.30%,改进模型的mAP值为84.15%。实验结果表明,本文方法一定程度上提高了遮挡严重金具的检测精度,为后续的金具故障诊断奠定良好的基础。     

基于SIFT的电力设备红外/可见光图像配准方法

提出了一种红外与可见光图像的配准方法,该方法将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征应用于两者自动配准的特征匹配,SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。     

基于异常检测的输电线路山火检测方法研究

输电线路往往建设在山林、野外等人烟稀少的地区,若该区域附近发生山火,将严重威胁社会经济和人民的安全.早期山火多以烟雾的形式呈现,通常使用固定摄像头对其进行实时监控.在分析固定摄像头拍摄画面特点的基础上,提出了基于网格划分的图像特征提取方法,并采用高斯滤波对特征进一步处理,通过异常检测的方法检测监控视频差值矩阵中的异常点...     

绝缘子污秽的毫米波辐射测量建模与计算

根据天线理论与微波辐射测量原理,建立了绝缘子污秽的毫米波辐射检测模型,包括天线温度模型与三层媒质模型两部分,分析了绝缘子表面的发射率与温度、入射角度、污层厚度及绝缘子层介电常数等因素之间的关系。在晴朗天空和云雾天气两种情况下,首先根据大气参数计算出天空温度,进而利用检测模型得出不同条件下天线温度与绝缘子等值附盐密度之间的对应关系。计算结果表明,对于高精度的毫米波辐射计,在确定的天气参数和模型参数下,天线温度值完全能够反映绝缘子的污秽程度。最后,通过实验证明了该检测模型的准确性和有效性,为工程应用提供了参考依据。