面向数字孪生低压配电网的基于Gabor-YOLO算法的架空线高效识别方法研究

作     者：陆煜锌 赵云 肖勇 蔡梓文 王鹏 Lu Yuxin;Zhao Yun;Xiao Yong;Cai Ziwen;Wang Peng

作者机构：南方电网科学研究院有限责任公司广州510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广州510640 武汉吉嘉时空信息技术有限公司武汉430000 

出 版 物：《电测与仪表》 (Electrical Measurement & Instrumentation)

年 卷 期：2023年第60卷第3期

页      面：40-46页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划“政府间跨国合作”项目重点专项(2019YFE0118700) 

主　　题：数字孪生 低压配电网 电力线提取 Gabor-YOLO 

摘      要：从各种测量装置中实时获取和更新电力线路运行状态是低压配电网数字孪生的基础,获取电力线路运行状态的首要任务是对电力线进行精准识别。文中针对低压配电架空线路航拍图像背景复杂、遮挡严重、目标特征微弱的问题,提出了基于Gabor-YOLO的算法,用于低压架空电力线的高效提取。利用改进的Gabor算子对预处理后的灰度图像进行特征提取,在图像中分割出前景区域;在改进YOLO网络模块中,对电力线及辅助目标进行定位和识别,最终提取出电力线。实验结果表明,改进的Gabor算子可以快速提取出图像前景区域,改进的YOLO网络可以在前景区域中准确提取出电力线。实验结果证明所提方法相比于YOLOv4等方法具有更高的准确率和提取速度,mAP值可达93.6%,满足实际工作需要。