基于Faster R-CNN模型的绝缘子故障检测

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绝缘子是电力系统中用来支撑电线和电气隔离的重要器件,对输配电线路绝缘状态的在线检测意义重大。针对现阶段人工判别航拍图像的不足,提出基于Faster R-CNN的绝缘子图像故障检测方案,阐述了卷积神经网络特征提取的原理,构建基于Faster R-CNN的绝缘子检测模型,利用无人机航拍的绝缘子图像及故障样本,对检测模型加以训练与测试,分别进行绝缘子分类检测实验和绝缘子故障定位实验。实验结果表明,所提出的绝缘子故障检测方法能够准确对绝缘子进行检测与分类,并定位出故障位置,且达到实时性要求。
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