保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定安全運(yùn)行是國家各電網(wǎng)公司的一項(xiàng)重要工作內(nèi)容,電網(wǎng)公司成立了專門的電力巡檢部門進(jìn)行輸電線路部件故障排查,并及時(shí)對(duì)故障部件進(jìn)行替換。目前,無人機(jī)巡檢協(xié)助人工巡檢已成為電力線路巡檢的趨勢,從無人機(jī)航拍輸電線路圖像中自動(dòng)識(shí)別出部件故障是一項(xiàng)前沿交叉課題。本文針對(duì)航拍圖像中的五種主要容易發(fā)生故障的元件（絕緣子、防振錘、間隔棒、均壓環(huán)、鐵塔）的檢測進(jìn)行了研究,為后期無人機(jī)巡線設(shè)備的進(jìn)一步自動(dòng)化提供了理論基礎(chǔ)。本文首先對(duì)現(xiàn)有輸電線路部件目標(biāo)檢測研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,并對(duì)主流的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了分析。之后,針對(duì)目前主流的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)于占畫幅比例較小的小尺度目標(biāo)容易產(chǎn)生漏檢、誤檢的問題,本文提出了一種新的樣本預(yù)處理流程來改善該問題。在該流程中本文采用了雙線性插值算法對(duì)圖片進(jìn)行壓縮,提出了自裁剪算法對(duì)訓(xùn)練樣本圖片進(jìn)行自動(dòng)裁剪,保留更多關(guān)于小尺度目標(biāo)的像素信息。預(yù)處理及自剪裁算法是從訓(xùn)練樣本庫上進(jìn)行優(yōu)化,從而提升深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果。然后,分析比較了現(xiàn)有的各種目標(biāo)檢測深度學(xué)習(xí)算法之后,本文選用了SSD算法作為基礎(chǔ)的目標(biāo)檢測算法。針對(duì)SSD算法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)底層卷積特征的信息使用不... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

五類電力小部件圖

壓縮前和壓縮后的電力圖像

圖 2-3 裁剪前和裁剪后圖片該算法如表(2-1)所示，將已經(jīng)標(biāo)記好的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分割。首先根據(jù)圖片的信息計(jì)算出每個(gè)目標(biāo)物體的真實(shí)框的中心坐標(biāo)的集合；然后，在這些坐標(biāo)中設(shè)個(gè)初始聚類中心 K 1,K2（圖片的左下角和右上角），然后分別計(jì)算各個(gè)目標(biāo)ibject 的中心距離兩個(gè)初始聚類中心的距離1distance 和2distance 。通過比較這兩

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2955526