基于無(wú)人機(jī)圖像與遷移學(xué)習(xí)的線路絕緣子狀態(tài)評(píng)價(jià)方法
關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)巡檢 遷移學(xué)習(xí) 絕緣子 缺陷識(shí)別 狀態(tài)評(píng)價(jià)
摘要：針對(duì)目前絕緣子運(yùn)維過程存在著規(guī)程過于繁雜,過于依賴運(yùn)維人員的人工識(shí)別等問題,文中提出了一種絕緣子狀態(tài)評(píng)價(jià)方法,該方法采用歷史絕緣子缺陷圖像作為訓(xùn)練樣本,通過遷移學(xué)習(xí)在小樣本數(shù)據(jù)處理的優(yōu)異性能實(shí)現(xiàn)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絕緣子的缺陷識(shí)別模型訓(xùn)練,并借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力實(shí)現(xiàn)絕緣子缺陷量化評(píng)分,結(jié)合歷史樣本與專家經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)考慮運(yùn)行年限、外界環(huán)境等因素實(shí)現(xiàn)絕緣子綜合狀態(tài)評(píng)價(jià)。通過實(shí)例分析表明文中遷移學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練后絕緣子缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上,而采用全新學(xué)習(xí)在同樣的樣本條件下識(shí)別準(zhǔn)確率僅為70%,且文中建立的評(píng)價(jià)模型在日常運(yùn)維中能夠更為靈敏地體現(xiàn)絕緣子的缺陷狀態(tài),說明文中評(píng)價(jià)方法具有相當(dāng)可靠性,可為運(yùn)維人員的日常維護(hù)安排提供經(jīng)驗(yàn)。
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