【摘 要】
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绝缘子的红外图像分析一般采用图像处理的方法,易受背景环境和数据量的影响,准确率和效率均较低,本文提出一种深度学习的异常诊断方法,基于改进的Faster R-CNN方法搭建检测网
【机 构】
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南瑞集团（国网电力科学研究院）有限公司,国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
【基金项目】
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国网电力科学研究院有限公司科技项目（524625190054）
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绝缘子的红外图像分析一般采用图像处理的方法,易受背景环境和数据量的影响,准确率和效率均较低,本文提出一种深度学习的异常诊断方法,基于改进的Faster R-CNN方法搭建检测网络,开展不同类型的绝缘子测试。研究结果表明:相对于神经网络(Back Propagation,BP)、Faster R-CNN方法,本文方法可高效地诊断出绝缘子的异常缺陷,平均检测精度达到90.2%;单I型和V型绝缘子的异常诊断准确率高于双I型绝缘子。研究结果可为输电线路绝缘子异常诊断提供一定的参考。
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