基于無人機圖像與遷移學習的線路絕緣子狀態(tài)評價方法
關鍵詞：無人機巡檢 遷移學習 絕緣子 缺陷識別 狀態(tài)評價
摘要：針對目前絕緣子運維過程存在著規(guī)程過于繁雜,過于依賴運維人員的人工識別等問題,文中提出了一種絕緣子狀態(tài)評價方法,該方法采用歷史絕緣子缺陷圖像作為訓練樣本,通過遷移學習在小樣本數(shù)據(jù)處理的優(yōu)異性能實現(xiàn)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡絕緣子的缺陷識別模型訓練,并借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取能力實現(xiàn)絕緣子缺陷量化評分,結合歷史樣本與專家經(jīng)驗實現(xiàn)考慮運行年限、外界環(huán)境等因素實現(xiàn)絕緣子綜合狀態(tài)評價。通過實例分析表明文中遷移學習模型訓練后絕緣子缺陷識別準確率可達到90%以上,而采用全新學習在同樣的樣本條件下識別準確率僅為70%,且文中建立的評價模型在日常運維中能夠更為靈敏地體現(xiàn)絕緣子的缺陷狀態(tài),說明文中評價方法具有相當可靠性,可為運維人員的日常維護安排提供經(jīng)驗。
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