复杂环境中SF6气体泄漏红外图像监测算法研究
文档名：复杂环境中SF6气体泄漏红外图像监测算法研究
摘要：SF6气体因其优异的绝缘和灭弧性能被广泛应用于各类电力设备中,对电力设备中的SF6泄漏的监测及预警研究,不但对电力系统的安全稳定运行具有重大意义,还是建设生态文明实现碳中和的有力举措.为解决实际工程中出现的多种因素对气体泄漏监测的干扰,本文针对复杂环境建立了SF6气体泄漏实验平台,获得不同条件下的气体泄漏红外图像数据集,并结合红外数据增强的Yolov4算法实现了对SF6气体泄漏监测.实验结果表明,在复杂环境中本文提出的监测模型对SF6气体泄漏的监测精度为80%,相对于当下主流目标监测模型,表现出更好的鲁棒性.同时,将Yolov4算法与图像增强算法结合,可提升识别精度约9.08%,优化了模型稳定性.然后分析在同一红外成像视角下发生多处SF6泄漏的监测结果,结果显示多点泄漏的识别精度低于单点泄漏,但在工程中依旧具有实用性.最后对比红外相机不同安放位置对于气体泄漏识别的影响,发现当相机与泄漏点垂直时(θ=90°),本模型的识别置信度可达到0.95,而当相机处于泄漏点侧面时(θ=10°),置信度降为0.51,但该精度依然满足实际监测需要.
作者：王振兴 肖光宇 刁目鑫 任志刚 石磊 Author：WANGZhenxing XIAOGuangyu DIAOMuxin RENZhigang SHILei
作者单位：电工材料电气绝缘全国重点实验室,西安交通大学,陕西西安710049国网北京电科院,北京100075
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TM595
关键词：SF6气体泄漏红外成像图像识别复杂环境Yolov4
Keywords：SF6leakageinfraredimageimagerecognitioncomplexenvironmentYolov4
机标分类号：
在线出版日期：2023年12月6日
基金项目：国家自然科学基金复杂环境中SF6气体泄漏红外图像监测算法研究[
期刊论文]电工电能新技术--2023, 42(11)王振兴肖光宇刁目鑫任志刚石磊SF6气体因其优异的绝缘和灭弧性能被广泛应用于各类电力设备中,对电力设备中的SF6泄漏的监测及预警研究,不但对电力系统的安全稳定运行具有重大意义,还是建设生态文明实现碳中和的有力举措.为解决实际工程中出现的多种...参考文献和引证文献
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引证文献
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