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：insulator  faultdetection  improvedCascadeR-CNN  deformableconvolution  
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
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基于改进Cascade R-CNN的绝缘子故障检测方法研究.pdf

2024-12-14 11:52 上传 基于改进Cascade RCNN的绝缘子故障检测方法研究.pdf

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