基于I-OHEM的输电线路防外破目标检测方法研究

摘要：

在电力系统中,及时有效地识别并排除高压输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运维具有非常重要的作用.基于深度学习的目标检测技术能够有效识别输电线路安全区域内的工程机械和导线异物等可疑危险目标,降低输电线路的外破风险.针对外破隐患识别问题,基于工业界广泛应用的目标检测算法模型YOLOv3来进行输电线路防外破目标检测,提出了一种改进版的在线困难样本挖掘(I-OHEM)算法,对YOLOv3网络结构进行了改进和优化.结果 表明,改进后的算法在保证实时性的要求下,提高了目标检测的准确度.

关键词：防外破、深度学习、目标检测、I-OHEM算法

所属期刊栏目：42

分类号：TM72(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2020-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-106