Page 46 - 无损检测2023年第九期
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试验研究




   DOI : 10.11973 / ws j c202309003


            边缘算法优化                       FasterR-CNN                    算法下的

                           输电线路缺陷识别方法




                                            耿座学, 李学富

                            ( 云南电网有限责任公司怒江供电局, 泸水 673200 )

           摘 要: 为提升输电线路缺陷识别效果, 研究了一种利用边缘算法优化FasterR-CNN 算法的


       输电线路缺陷识别方法。通过无人机采集输电线路图像, 采用极值中值滤波算法降噪, 输入 Faster

       R-CNN 模型, 提取缺陷特征, 利用 RPN 网络确定目标候选区域; 利用边缘算法优化 FasterR-CNN
       算法以确定像素点梯度幅值, 并抑制非极大值; 训练模型, 完成输电线路缺陷识别。测试结果显示,
       该算法能够提升各主要缺陷类别的识别准确率, 准确率达85%以上。
           关键词: FasterR-CNN 算法; 边缘算法; 输电线路; 缺陷识别; 降噪处理; 梯度幅值



         中图分类号: TP391 ; TG115.28   文献标志码: A   文章编号: 1000-6656 ( 2023 ) 09-0012-05

         Ed g eal g orithmo p timizationofFasterR-CNNal g orithmforfaultidentificationof

                                          transmissionlines


                                          GENGZuoxue , LIXuefu

               ( SalweenRiverPowerSu pp l yBureau , YunnanPowerGridCo. , Ltd. , Lushui673200 , China )

           Abstract : Toim p rovetheeffectivenessoftransmissionlinedefectreco g nition , this p a p erstudiedatransmission

       linedefectreco g nitionmethodthatutilizeded g eal g orithmstoo p timizetheFasterR-CNNal g orithm.Transmission

       lineima g esthrou g hdroneswerecollected.Extrememedianfilterin g al g orithmtoreducenoisewasused.FasterR-

       CNNmodelwasin p uttedanddefectfeatureswereextracted.RPNnetworktodeterminetar g etcandidatere g ions

       wasused.FasterR-CNNal g orithmusin g ed g eal g orithm waso p timizedtodetermine p ixel g radientam p litudeand

       su pp ressnonmaximumvalues.Themodelwastrainedtocom p letetheidentificationoftransmissionlinedefects.

       Thetestresultsshowedthattheal g orithmstudiedcanim p rovethereco g nitionaccurac yofvariousma j ordefect

       cate g ories , withanaccurac y rateofover85%.

           Ke ywords : FasterR-CNNal g orithm ; ed g eal g orithm ; transmissionline ; defectidentification ; noisereduction ;

       g radientma g nitude
     作为电能传输的关键环节, 输电线路的运行                            检修, 能够提升线路维修效率且降低电路故障发
   状态对于电力系统整体运行的安全与效率有着直                             生的概率     [ 3 ] 。
   接影响    [ 1 ] 。线路缺陷会对输电线路的安全产生威                         基于此, 诸多学者对输电线路缺陷识别方法进
   胁, 严重时甚至会造成重大的人员伤亡与物资损                            行了研究。曾勇斌等          [ 4 ] 研究了一种输电线路缺陷风
   失。因此 对 输 电 线 路 缺 陷 识 别 具 有 重 要 的 意                险建模及其预测方法, 该方法首先根据输电线路自
   义 [ 2 ] , 通过识别输电线路缺陷并快速进行针对性                      身的特点将其细分成若干个部件, 然后对输电线路
                                                     各部件的缺陷严重程度进行量化, 并根据输电线路
                                                     的缺陷历史数据, 通过隶属度分析进而定义得到输
      收稿日期: 2023-02-03
      作者简介: 耿座学( 1993- ), 男, 本科, 主要研究方向为边缘计算         电线路整体的缺陷风险值, 完成线路缺陷的识别工
   AI 技术, 输电线路潮流分布和电能质量等                             作。黄广龙      [ 5 ] 研究了一种基于无人机图像识别技术
      通信作者: 耿座学, aodu54116176@163.com                的水利工程输电线路缺陷检测方法, 其将 GNSS /
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          2023年 第45卷 第9期
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