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  • 頭條電網(wǎng)元件及缺陷識(shí)別的新方法,可提升無(wú)人機(jī)電力巡檢的精度和速度
    2022-09-14 作者:宋立業(yè)、劉帥 等  |  來(lái)源:《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語(yǔ)針對(duì)現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)電力巡檢中的目標(biāo)檢測(cè)算法小目標(biāo)識(shí)別精度低、檢測(cè)的元件及缺陷類型較為單一、檢測(cè)速度和精度無(wú)法同時(shí)滿足的問(wèn)題,遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院、國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司葫蘆島供電公司的研究人員宋立業(yè)、劉帥、王凱、楊金丹,在2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文,提出一種改進(jìn)的EfficientDet目標(biāo)檢測(cè)算法,該算法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)電力巡檢圖像的數(shù)據(jù)挖掘,對(duì)高壓輸電線路上的絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)、鳥巢同時(shí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)及缺陷定位。

    輸電線路的安全穩(wěn)定運(yùn)行是電網(wǎng)可靠供電的重要保障,然而絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)的損壞及附著在高壓線塔上的鳥巢嚴(yán)重危及線路安全運(yùn)行。通過(guò)人工檢測(cè)電網(wǎng)元件及缺陷的方式存在速度較低、精確度有限的缺點(diǎn),因此利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢圖像的自動(dòng)檢測(cè)成為研究熱點(diǎn)內(nèi)容。

    目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括單階段目標(biāo)檢測(cè)和兩階段目標(biāo)檢測(cè)。單階段目標(biāo)檢測(cè)只需對(duì)圖片處理一次就能獲得目標(biāo)分類和位置信息,檢測(cè)速度較快但精度較低,代表算法有SSD、YOLO等。兩階段又稱基于候選區(qū)域的檢測(cè)方法,檢測(cè)精度較高但速度較慢,代表算法有faster R-CNN、SPP-Net、Mask-RCNN等。

    目前這些方法大都對(duì)單一元件及缺陷進(jìn)行檢測(cè)分析,在電力系統(tǒng)多元件應(yīng)用環(huán)境下普適性較差;這些方法為了提高電力系統(tǒng)小目標(biāo)檢測(cè)精度或進(jìn)一步進(jìn)行缺陷定位,大都采用先進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法與傳統(tǒng)算法或二分類算法相結(jié)合使用,模型較為復(fù)雜,難以同時(shí)滿足速度和精度。在此研究背景下,亟需提出一種先進(jìn)的元件識(shí)別及缺陷定位方法解決上述問(wèn)題。

    因此,針對(duì)現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)電力巡檢中的目標(biāo)檢測(cè)算法小目標(biāo)識(shí)別精度低、檢測(cè)的元件及缺陷類型較為單一、檢測(cè)速度和精度無(wú)法同時(shí)滿足的問(wèn)題,遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院、國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司葫蘆島供電公司的研究人員宋立業(yè)、劉帥、王凱、楊金丹,在2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》上撰文,提出一種改進(jìn)的EfficientDet目標(biāo)檢測(cè)算法,該算法應(yīng)用于無(wú)人機(jī)電力巡檢圖像的數(shù)據(jù)挖掘,對(duì)高壓輸電線路上的絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)、鳥巢同時(shí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)及缺陷定位。

    圖1 改進(jìn)EfficientDet應(yīng)用于巡檢原理

    圖2 真實(shí)集部分元件檢測(cè)測(cè)試結(jié)果

    圖3 真實(shí)集部分缺陷定位測(cè)試結(jié)果

    研究人員首先通過(guò)Imgaug數(shù)據(jù)增強(qiáng)庫(kù)對(duì)現(xiàn)有的1468張國(guó)家電網(wǎng)某檢修公司標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)人機(jī)巡檢數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng);然后在加強(qiáng)特征提取網(wǎng)絡(luò)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(BiFPN)特征融合時(shí)融入小一級(jí)尺度的特征層,提高了小目標(biāo)檢測(cè)能力,對(duì)主干特征提取網(wǎng)絡(luò)EfficientNet的倒殘差模塊進(jìn)行改進(jìn),引入坐標(biāo)注意力機(jī)制(CA)提高了主干特征提取效率。

    圖4 切割后缺陷定位測(cè)試結(jié)果

    表1 九種目標(biāo)測(cè)試精度結(jié)果

    表2 六種網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比

    他們最后進(jìn)行對(duì)比訓(xùn)練實(shí)驗(yàn),改進(jìn)EfficientDet算法在元件檢測(cè)及缺陷定位測(cè)試集上平均均值精度達(dá)到90.2%,較原始EfficientDet算法提高8.6%,亦優(yōu)于其他先進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法,同時(shí)元件檢測(cè)速率達(dá)到23.4f/s,缺陷定位達(dá)到17.2f/s,證明了該方法可以滿足無(wú)人機(jī)電力巡檢中準(zhǔn)確性和快速性的要求。

    本文編自2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》,論文標(biāo)題為“基于改進(jìn)EfficientDet的電網(wǎng)元件及缺陷識(shí)別方法”。本課題得到了遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目、遼寧省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃指導(dǎo)計(jì)劃項(xiàng)目和2019年遼寧省高等學(xué)校國(guó)(境)外培養(yǎng)項(xiàng)目資助的支持。

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