基于改进Cascade RCNN的绝缘子故障检测方法研究
文档名：基于改进Cascade RCNN的绝缘子故障检测方法研究
摘要：针对航拍图中存在的绝缘子故障位置在图像中占比小、背景环境复杂导致的故障检测准确率低的问题,提出一种基于改进CascadeR-CNN模型的绝缘子故障检测方法.在原有CascadeR-CNN模型的基础上,在骨干网络中引入可变形卷积学习几何变换能力,在检测器中引入平衡损失函数平衡难易样本.在模型训练阶段,使用Copy-Paste与Mosica丰富故障绝缘子样本,平衡正负样本.使用该模型对航拍绝缘子图片进行故障检测实验,改进损失函数的模型与传统CascadeR-CNN模型相比平均召回率提升0.38%,引入可变卷积后的CascadeR-CNN模型与FasterR-CNN模型,相比平均召回率,从原来的89.78%变成93.49%,结果表明该模型能够有效克服样本遮挡以及样本不平衡的干扰.
作者：居来提·阿不力孜 刘玉龙 曹留 黄杰 张勇 朱彦卿 Author：ABULIZIJulaiti LIUYulong CAOLiu HUANGJie ZHANGYong ZHUYanqing
作者单位：国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司,新疆乌鲁木齐830000湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
刊名：电力科学与技术学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectricPowerScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 38(3)
分类号：TM855
关键词：绝缘子故障检测改进CascadeR-CNN可变形卷积
Keywords：insulatorfaultdetectionimprovedCascadeR-CNNdeformableconvolution
机标分类号：TP391.41O212.4TM855
在线出版日期：2023年9月25日
基金项目：国家电网有限公司总部科技项目基于改进CascadeR-CNN的绝缘子故障检测方法研究[
期刊论文]电力科学与技术学报--2023, 38(3)居来提·阿不力孜刘玉龙曹留黄杰张勇朱彦卿针对航拍图中存在的绝缘子故障位置在图像中占比小、背景环境复杂导致的故障检测准确率低的问题,提出一种基于改进CascadeR-CNN模型的绝缘子故障检测方法.在原有CascadeR-CNN模型的基础上,在骨干网络中引入可变形卷积学...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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