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基于無人機圖像與遷移學(xué)習(xí)的線路絕緣子狀態(tài)評價方法
關(guān)鍵詞：無人機巡檢 遷移學(xué)習(xí) 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(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)異性能實現(xiàn)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絕緣子的缺陷識別模型訓(xùn)練,并借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力實現(xiàn)絕緣子缺陷量化評分,結(jié)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(xué)習(xí)模型訓(xùn)練后絕緣子缺陷識別準(zhǔn)確率可達到90%以上,而采用全新學(xué)習(xí)在同樣的樣本條件下識別準(zhǔn)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(dāng)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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