基于多尺度特征融合的输电线路故障检测算法

作     者：尤敏 徐祥海 田易之 商佳宜 赵天煜 

作者机构：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 新疆大学电气工程学院 

出 版 物：《南方电网技术》 (Southern Power System Technology)

年 卷 期：2024年

核心收录：

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：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2022D01C364) 

主　　题：输电线路 深度学习 小目标故障检测 多尺度 注意力机制 

摘      要：针对输电线路故障检测中存在的小目标、漏检和图像分辨率低等问题，本文提出一种基于多尺度特征融合的输电线路故障检测算法。为了获得不同尺度的输入特征，首先将图像输入给预先训练的共享残差网络。然后，利用特征融合注意力机制来学习不同尺度下的显著特征，整合大尺度特征图上的详细信息和小尺度特征图上的场景信息。此外，受语义分割中密集空间金字塔池的启发，构建多尺度特征融合密集金字塔，进一步提高特征提取的能力。最后，利用尺度不变误差损失来预测对数空间中的深度映射。在输电线路故障检测数据集上的实验数据表明，所提方法具有最高的检测准确度，平均精度均值(mean average precision， mAP)评分达到97.50%，检测速度可达56帧/s，具有较高的鲁棒性和准确性，为输电线路故障的智能监测提供有效的解决方案。