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基于深度卷積網(wǎng)絡(luò )的復雜環(huán)境中絕緣子串特征檢測
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中圖分類(lèi)號:

TP911.73

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(51707141);陜西省自然科學(xué)基礎研究計劃(2017JQ6054);西安工程大學(xué)博士啟動(dòng)基金(BS1505)。陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng )新團隊計劃(2014KCT-16);陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(2014XT-07);陜西省工業(yè)科技攻關(guān)項目(2015GY-075);


Research on insulator string detection based on improved convolutional neural network
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    摘要:

    絕緣子串工作狀態(tài)的智能監測是實(shí)現智能電網(wǎng)的重要前提。針對電網(wǎng)巡檢圖像中絕緣子串特征檢測效果受復雜環(huán)境的影響。本文引入超像素和統計方法來(lái)降低復雜場(chǎng)景的難度,首先采用多尺度方式將圖像分解為不同的層,然后采用SLIC將每層圖像分解為不同大小的超像素,采用超像素特征來(lái)描述多尺度圖像的某個(gè)區域位置的特征信息,得到圖像的粗略顯著(zhù)區域,并作為樣本集輸入區域網(wǎng)絡(luò )Region net進(jìn)行處理,最后通過(guò)網(wǎng)絡(luò )訓練迭代得到準確完整的顯著(zhù)特征圖。將本文算法和其它流行算法對不同環(huán)境中絕緣子串圖像進(jìn)行特征檢測對比實(shí)驗,證明本文算法的F-Measure 以及平均誤差MAE均優(yōu)于當前流行算法。

    Abstract:

    The real time intelligent monitoring of the working state of the insulator string is an important prerequisite for the realization. The detection effect of insulator strings is affected by the environment in the current patrol image. This article introduced the super pixels and statistical methods to reduce the difficulty of complex scenes, using multi-scale approach first the image is decomposed into different layers, and then uses the SLIC will each layer of the image is decomposed into different sizes of super pixels, super characteristics of pixels is used to describe the multi-scale, the feature information of the image of a position, and comprehensive get images of rough area, and as a sample set input area network Region net for processing. Finally, accurate and complete salient features are obtained through network training iteration. By comparing the characteristics of insulator string images in different environments with other popular algorithms, it is proved that the F-measure and mean error MAE of this algorithm are superior to current popular algorithms.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

紀超,黃新波,曹雯,朱永燦,張燁.基于深度卷積網(wǎng)絡(luò )的復雜環(huán)境中絕緣子串特征檢測計算機測量與控制[J].,2019,27(5):13-17.

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歷史
  • 收稿日期:2018-10-25
  • 最后修改日期:2018-11-20
  • 錄用日期:2018-11-21
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-05-15
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