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基于SSD的绝缘子图像检测技术研究

发布时间:2024-05-17 16:42
  绝缘子是电力系统使用范围最广、数量较大的重要电工部件,其本身的工艺缺陷和长期处在复杂的外部环境中,很容易闪络或者掉串,一旦发生将会导致电网出现大面积停电。良好的目标检测方法能够实现绝缘子的自动检测,为后期进行绝缘子状态检测和故障检测提供基础。利用计算机视觉的手段能快速、准确的检测绝缘子,可以大大提高巡检效率,对电网的有效安全运行具有重要意义。本文立足于输电线路巡检图像中绝缘子的检测问题,针对目前存在的深度模型检测算法对绝缘子检测效果不佳的现状完成了以下工作:由于目前深度学习视觉领域内没有绝缘子的数据集,针对现有模型无法检测绝缘子目标的问题,构建了输电线路绝缘子图像检测数据库,并利用此数据库对深度模型SSD(Single Shot multibox Detector)进行相应的微调。微调后的SSD模型对巡检图像中绝缘子的检测效果有明显的改进,实现了检测绝缘子的零的突破,并对部分简单背景的绝缘子图像拥有良好的检测结果。针对微调后的SSD模型对部分复杂背景和低分辨率的情况下,输电线路绝缘子检测效果不佳的问题,提出了一种基于SSD的绝缘子目标特性的自适应默认框的方法,忽略现实生活中绝缘子的特定...

【文章页数】:57 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2-2VOC数据集中的部分图片

图2-2VOC数据集中的部分图片

图2-1COCO数据集提供像素级分割的例子2.2.2PascalVOC数据集PASCALVOC(ThePASCALVisualObjectClassification)挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准比赛,它提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数....


图2-3输电线路绝缘子数据库中的部分图片

图2-3输电线路绝缘子数据库中的部分图片

图2-3输电线路绝缘子数据库中的部分图片由图2-3可知,输电线路绝缘子图像的实际背景复杂,角度多变,图辨率不一。在建库初期,需要充分考虑样本库的全面性和样本数量的,将绝缘子数据库初步看成一个二分类的数据库类型,即数据库中仅目标:绝缘子、背景。确定类别后,将所有的绝缘子图像....


图2-4手工筛选掉的图片

图2-4手工筛选掉的图片

(b)冗余图像图2-4手工筛选掉的图片运行软件要注意的是:首先需要修改程序默认的xml文件保存位置,键Ctrl+R更改为自定义的路径,此路径一定不能包含中文字符,否则;在源码文件夹中,打开data/predefined_classes.txt,修改默认类别lato....


图2-5图片标注界面

图2-5图片标注界面

华北电力大学硕士学位论文图片名称、图片大小、图片深度、目标类别和矩形框的坐标信息等。由图看出,此xml文件对应的是000045.jpg,图片深度为3,图片长度为320,为240,已标注的目标类别为insulator,此图片中共标注有3个绝缘子,矩的坐标信息分别为....



本文编号:3975843

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