無人機(jī)電力巡檢是一種利用無人駕駛飛機(jī)自主作業(yè)的優(yōu)勢,完成架空輸電線路維護(hù)的新型巡檢方式。無人機(jī)通過機(jī)身攜帶的圖像采集設(shè)備和遠(yuǎn)程無線電控制系統(tǒng),獲取高清的航拍圖像,并予以分析。與傳統(tǒng)的人工巡檢方式不同,無人機(jī)巡檢具有復(fù)雜地形適應(yīng)能力強(qiáng),安全系數(shù)高,風(fēng)險(xiǎn)小,成本低,準(zhǔn)確可靠等優(yōu)勢,已經(jīng)成為輸電線路運(yùn)維技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向之一。然而,由于航拍圖像的復(fù)雜性和視覺識別技術(shù)的局限性,如何實(shí)現(xiàn)智能化電力巡檢系統(tǒng)仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。本文以航拍圖像中絕緣子的缺陷檢測為研究對象,結(jié)合電力巡檢的要求,研究了基于深度學(xué)習(xí)的絕緣子缺陷檢測方法。分別提出了一種實(shí)時(shí)的單級絕緣子缺陷檢測器和一種對極小缺陷塊檢測魯棒的級聯(lián)絕緣子缺陷檢測器。本文的主要工作如下:首先,針對在線巡檢的要求,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法,提出了一種實(shí)時(shí)的輕量級YOLOV3絕緣子缺陷檢測方法。該輕量級網(wǎng)絡(luò)是對壓縮網(wǎng)絡(luò)MobileNetV1的合理優(yōu)化,在保持基本性能的前提下,大大提升了網(wǎng)絡(luò)的推理速度。為了提高訓(xùn)練前錨框生成的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,提出了基于歐式距離的K-means++算法。針對絕緣子圖像數(shù)據(jù)集不足的問題,使用PASCALVOC2007數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 課題的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無人機(jī)電力巡檢
        1.2.2 絕緣子故障檢測
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
2 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 飛行控制系統(tǒng)
    2.2 圖像處理技術(shù)
    2.3 目標(biāo)檢測算法
        2.3.1 從感知機(jī)到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.3 目標(biāo)檢測算法
    2.4 評價(jià)指標(biāo)
        2.4.1 交并比、準(zhǔn)確率與召回率
        2.4.2 平均精度均值
        2.4.3 平均推理速度
    2.5 本章小結(jié)
3 單級絕緣子缺陷檢測器
    3.1 引言
    3.2 Crop-MobileNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.2.1 深度可分離卷積與通道縮減
        3.2.2 冗余卷積塊去除
        3.2.3 特征金字塔與多級檢測
        3.2.4 Crop-MobileNet網(wǎng)絡(luò)模型
    3.3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流相關(guān)
        3.3.1 錨框機(jī)制與損失函數(shù)
        3.3.2 改進(jìn)的先驗(yàn)框選擇
        3.3.3 遷移PASCALVOC網(wǎng)絡(luò)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        3.4.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 改進(jìn)的先驗(yàn)框分析
        3.4.4 遷移網(wǎng)絡(luò)對比分析
        3.4.5 檢測框架對比分析
        3.4.6 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)對比分析
    3.5 本章小結(jié)
4 級聯(lián)絕緣子缺陷檢測器
    4.1 引言
    4.2 級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.1 YOLOV3 級聯(lián)模型
        4.2.2 Faster R-CNN級聯(lián)模型
        4.2.3 獨(dú)立訓(xùn)練與聯(lián)合推理
        4.2.4 空間坐標(biāo)變換
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        4.3.2 YOLOV3 級聯(lián)檢測器結(jié)果分析
        4.3.3 Faster R-CNN級聯(lián)檢測器結(jié)果分析
        4.3.4 級聯(lián)檢測器與單級檢測器
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]我首套同步智能無人機(jī)巡檢系統(tǒng)成功試飛 每飛4架次相當(dāng)20名巡線員一天工作量[J].   科技傳播. 2010(07)
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碩士論文
[1]基于六旋翼無人機(jī)的輸電巡線系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 馮凱.華北電力大學(xué) 2018



本文編號：3215001