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文檔簡介
1、在智能電網(wǎng)系統(tǒng)中,輸電線路的智能巡檢是極其重要的組成部分。輸電線路上的防震錘是一種為了減少輸電線因風(fēng)力扯起振動而安裝的設(shè)備,它是保障電力正常運(yùn)輸?shù)闹匾画h(huán)。因此,對輸電線路圖像上防震錘檢測的研究就彰顯出重要的價值。傳統(tǒng)的輸電線路的巡檢工作基本上采用人工巡檢的方式,這種作業(yè)方式勞動強(qiáng)度大、危險系數(shù)高并且效率低。近年來,無人機(jī)航拍的巡檢方式被部分電力公司使用。然而,無人機(jī)采集到的圖像視野遼闊、背景復(fù)雜、視角、目標(biāo)分辨率也不盡相同,這些都給防
2、震錘檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。本論文正是基于這一背景下,調(diào)研國內(nèi)處相關(guān)工作,對輸電線路上防震錘的檢測定位算法展開研究,以解決復(fù)雜背景中魯棒的檢測防震錘的問題,為防震錘的缺陷診斷做準(zhǔn)備。
本文的主要工作有:
(1)基于AdaBoost算法的防震錘檢測。針對現(xiàn)有的基于隨機(jī)霍夫變換、基于模板匹配的方法檢測,只適用于特定場景、特定角度的防震錘檢測,并不適用于本數(shù)據(jù)集的問題。本文提出了一種基于AdaBoost算法的防震錘檢測方法。
3、在訓(xùn)練階段,我們使用了針對防震錘的Haar特征然后結(jié)合AdaBoost分類器進(jìn)行訓(xùn)練。在檢測階段,由于防震錘與輸電線的依附關(guān)系,我們首先對輸電線進(jìn)行提取,候選出帶有防震錘的感興趣區(qū)域,然后通過滑動窗口結(jié)合分類器在此區(qū)域進(jìn)行防震錘的檢測。最后我們比較分析了不同的特征選取、不同的參數(shù)設(shè)置對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,并從準(zhǔn)確率和計(jì)算效率兩方面對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評價與分析。在無人機(jī)采集的野外的輸電線路圖像中,我們收集整理了二千五百幅包含防震錘的圖像,建立了防
4、震錘數(shù)據(jù)集,并手工標(biāo)注防震錘Ground Truth,最后在此數(shù)據(jù)集中的檢測圖像上進(jìn)行了防震錘檢測,達(dá)到了93%的準(zhǔn)確率。
(2)針對漏檢防震錘情況,我們提出基于多視角匹配的方法對防震錘漏檢情況進(jìn)行補(bǔ)充,從而達(dá)到優(yōu)化檢測結(jié)果的目的。
(3)基于深度學(xué)習(xí)的防震錘檢測。針對本課題中無人機(jī)采集到的圖像具有復(fù)雜場景,我們提出基于深度學(xué)習(xí)SSD模型的防震錘檢測方法,并且設(shè)計(jì)了檢測模型。最后對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。在我們構(gòu)建的數(shù)據(jù)
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