有效的绝缘子自爆缺陷定位方法

作     者：陈文贺 李彩林 袁斌 江晓斌 CHEN Wen-he;LI Cai-lin;YUAN Bin;JIANG Xiao-bin

作者机构：山东理工大学建筑工程学院 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2019年第40卷第8期

页      面：2346-2352页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41601496、41701525) 山东省重点研发计划基金项目(2018GGX106002) 山东省自然科学基金项目(ZR2017LD002) 山东理工大学齐文化研究专项基金项目(2017QWH032) 

主　　题：绝缘子 自爆缺陷 SSD目标识别 双特征约束 最大距离 深度学习 

摘      要：为有效检测大量高分辨率航拍影像中绝缘子的自爆缺陷,基于深度学习提出一种自爆定位算法。利用提出的改进SSD算法对航拍影像进行绝缘子精确识别,提取绝缘子所在的矩形区域,提出一种基于K-means和双特征约束法进一步精确提取绝缘子,研究一种最大距离法对提取绝缘子的自爆缺口进行快速有效定位。该方法先识别绝缘子再定位自爆缺陷,可有效缩小自爆缺陷搜索范围提升自爆缺陷的定位准确率。利用实际无人机影像进行实验,实验结果表明,改进的SSD算法可使绝缘子识别平均准确率达到90.59%,最大距离法对自爆缺陷定位准确率可达92.43%,适用于影像分辨率高且背景复杂的绝缘子自爆缺陷自动检测。