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基于YOLOv4算法下的航拍绝缘子掉串检测研究

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基于YOLOv4算法下的航拍绝缘子掉串检测研究

作者：王盟上海电机学院

学位级别：硕士

高压输电线路中绝缘子是较为重要的组成部件,不仅数量、种类多而且分布在高压输电线路中也比较广,绝缘子掉串缺陷对输电网络的稳定运行会造成较大影响,传统的人工巡检受各方面的影响弊端较多,通过研究航拍图像中绝缘子目标定位、绝缘子... 详细信息

高压输电线路中绝缘子是较为重要的组成部件,不仅数量、种类多而且分布在高压输电线路中也比较广,绝缘子掉串缺陷对输电网络的稳定运行会造成较大影响,传统的人工巡检受各方面的影响弊端较多,通过研究航拍图像中绝缘子目标定位、绝缘子掉串缺陷检测解决巡检智能化的问题。本文首先对比分析了常见经典卷积神经算法与深度学习算法的原理和模型特点,确定了检测速度与精度均为突出的YOLOv4算法为后续研究的基础算法。论文的主要工作如下:(1)针对航拍绝缘子图像数据样本过少的问题,利用了随机裁剪、水平翻转、色彩转换等数据增强的方式,扩充了样本数据,扩充后的样本数据选用开源工具Labellmg对其进行了标注,搭建了后续研究所需的绝缘子数据集。(2)针对航拍绝缘子图像尺度不一、背景复杂的特点,在进行绝缘子目标定位检测时对YOLOv4网络模型进行改进,利用模型参数微调方法提升了模型训练的速度,并选用Mix Up数据增强与Mosaic数据增强结合方法提高了模型在不同背景下的泛化能力,使绝缘子目标定位检测的准确率得到提升。(3)针对绝缘子掉串检测时单片绝缘子目标较小容易漏检的特点,在进行绝缘子掉串缺陷检测时对YOLOv4网络模型进行改进,采用平均池化代替最大池化的方式提高了对掉串特征信息的利用度,同时利用GBCE损失函数代替模型中原有的CBE函数,提升对小目标的感知能力,降低了绝缘子掉串缺陷检测的漏检率。(4)针对巡检的智能化需求,通过利用上述改进后的绝缘子目标定位网络与绝缘子掉串缺陷检测网络的联合检测,实现了绝缘子目标与掉串缺陷的一体化检测。

关键词：目标检测掉串缺陷检测 YOLOv4算法航拍绝缘子

基于图像特征和标签分布学习的航拍绝缘子识别定位方法研究

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基于图像特征和标签分布学习的航拍绝缘子识别定位方法研究

作者：王磊华北电力大学

学位级别：硕士

电力系统中无人机航拍巡线的应用愈加广泛,对图像处理的依赖性也愈渐增加。绝缘子作为输电线路中重要的电气部件,其运行状态是重点检测对象,而绝缘子的识别和定位是实现状态检测的前提。通常情况下航拍图像分辨率不高、背景复杂多变、... 详细信息

电力系统中无人机航拍巡线的应用愈加广泛,对图像处理的依赖性也愈渐增加。绝缘子作为输电线路中重要的电气部件,其运行状态是重点检测对象,而绝缘子的识别和定位是实现状态检测的前提。通常情况下航拍图像分辨率不高、背景复杂多变、伪目标多,传统的低层图像特征在以绝缘子为研究目标时不能很好完成识别定位任务。本文以复杂背景的输电线路航拍图像为对象,设计了一种航拍绝缘子识别定位方法:作为研究工作的基础,本文建立航拍输电线路图像标签分布数据库,数据库的规模为1000幅图像,图像的标签数量为1～5个。利用传统特征完成对测试图像标签分布的预测,从特征层面对实验结果作出分析。针对低层图像特征不能很好完成航拍图像特征表达的问题,采用一种基于VGGNet深度神经网络的特征提取方法。为解决主观标签量化的LDL存在的问题,提出一种基于像素面积占比的客观标签量化方法,以VGGNet提取的深度特征和客观标签分布相结合,完成测试图像的标签分布预测。实验结果表明能够准确实现航拍绝缘子图像分类识别。对已经识别的绝缘子图像,提出一种基于标签分布的自适应多尺度滑动窗的绝缘子定位方法。通过对航拍绝缘子的图像特点分析,根据LDL对绝缘子预测的标签分布结果和图像自身的尺寸大小,计算出滑动窗口面积,以此确定滑动窗口尺寸。实验结果表明该方法能够很好完成航拍绝缘子定位任务。

关键词：航拍绝缘子低层图像特征 VGGNet 标签分布学习自适应滑动窗

基于递归神经网络的航拍视频中绝缘子跟踪方法研究

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基于递归神经网络的航拍视频中绝缘子跟踪方法研究

作者：王磊华北电力大学

学位级别：硕士

近几年,我国的经济发展迅速,各行各业对电力的需求很大。绝缘子是输电线路的重要部件,用来支吊导线和大地保持绝缘。传统的绝缘子巡检主要是通过人工完成,易受到地形环境限制,效率低下且成本高。近年来,计算机视觉技术和无人机技术取得... 详细信息

近几年,我国的经济发展迅速,各行各业对电力的需求很大。绝缘子是输电线路的重要部件,用来支吊导线和大地保持绝缘。传统的绝缘子巡检主要是通过人工完成,易受到地形环境限制,效率低下且成本高。近年来,计算机视觉技术和无人机技术取得的重大突破,使得无人机巡检逐步取代人工巡检,是未来智能化巡检的发展趋势。无人机巡检的主要目的是对输电线路尤其是绝缘子的脱落、开裂、老化、污损等状态实施高效的监控,这些都依赖于对绝缘子的准确跟踪和快速清晰成像。本文以航拍电力线路中的绝缘子为研究对象,设计了针对航拍视频中绝缘子的跟踪方法。本文的主要工作包括以下三个方面:(1)针对时空上下文跟踪算法的灰度特征不能很好的完成航拍图像特征表达问题,提出了一种基于局部二值模式特征(Local Binary Pattern,LBP)和时空上下文的航拍绝缘子跟踪方法。其中为解决绝缘子大尺度变化问题,实现一种尺度更新策略,该尺度更新策略依靠对每一帧图像尺度赋予权重实现。在CarScale和Lemming公共数据集的实验结果表明:本文算法比原算法在适应目标尺度变化上效果更好;在绝缘子数据集中的实验结果表明本文能够处理绝缘子大尺度变化引起的跟踪偏移问题。(2)针对低层人工特征对绝缘子深度语义特征信息表达不充分的问题,本文基于连续训练卷积网络跟踪(Sequentially Training Convolutional Networks for Visual Tracking,STCT)方法,采用两种不同层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分别对目标提取特征和目标定位,并构造了尺度预测网络对目标的尺度进行自适应。将STCT跟踪方法引入绝缘子视频的跟踪,在Linux系统平台和Caffe框架下完成配置和调试,取得较好效果,表明其跟踪方法能够精确跟踪绝缘子,满足实际电力工程应用的实时性要求。(3)针对递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对图像序列有良好的应用效果,本文基于结构感知网络跟踪(Structure-Aware Network for Visual Tracking,SANet)方法,采用RNN对目标建模,将目标物体的RNN特征与CNN特征合并,以此提升跟踪器的判别力。将SANet跟踪方法引入绝缘子视频的跟踪,在Linux系统平台和MatConvNet完成配置和编译,取得较好效果,表明其跟踪方法能够准确跟踪绝缘子,并能够解决绝缘子尺度变化问题。

关键词：航拍绝缘子时空上下文 LBP RNN CNN

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航拍宽幅图像的玻璃绝缘子定位研究

电子测试 2016年第8期27卷 23-26页

作者：杨蔚李陈杨生兰周辉国网四川省电力公司检修公司四川成都610000

针对绝缘子爆裂和缺失将导致整个输电线路绝缘能力下降的常见故障,在宽幅航拍图像如何快速实现玻璃绝缘子的定位是绝缘故障检测的关键。提出一种通过机器学习的绝缘子定位算法。输电线路玻璃绝缘子串,利用Retinex算法与高斯滤波及形态... 详细信息

针对绝缘子爆裂和缺失将导致整个输电线路绝缘能力下降的常见故障,在宽幅航拍图像如何快速实现玻璃绝缘子的定位是绝缘故障检测的关键。提出一种通过机器学习的绝缘子定位算法。输电线路玻璃绝缘子串,利用Retinex算法与高斯滤波及形态学滤波对图像进行预处理和粗定位,建立不同样本数据提取特征,通过将二分类问题转化为多分类问题的集成学习方式,克服数据不平衡的问题,实现精准绝缘子定位,为进一步故障检测奠定了良好的基础。

关键词：航拍绝缘子高斯滤波 LSPTSVM