基于方向自适应检测器的输电线路设备检测方法

摘要：

如何利用现有可见光影像数据与设备,实现高效巡检,辅助一线作业人员开展工作,是目前电力自动化巡检研究中亟待解决的难题.基于可见光图像的电力巡检存在图像畸变、待检测物体和摄像机角度不同导致目标特征丢失等问题,常见的目标检测算法往往效果较差,无法满足电力巡检要求.针对上述问题,提出一种基于CenterNet的有向检测器Rot-CenterNet.具体方案:首先,为了检测有向目标框,加入用于回归角度的检测头,并引入IoU-L1计算目标检测头的损失函数.其次,Rot-CenterNet提出3个骨干网络以适应于不同算力的电力业务场景部署,分别为保持高分辨率表征的HRNet、参数量少且实现精度与速度极致性价比的EfficientNet和大多数边缘芯片均支持的经典算子ResNet.同时,该文设计了DCN-ASPP和D-SKN模块,实现感受野随目标设备的形状和角度方向自动调整.最后,针对现有输电线路可见光数据集较少且不规范的问题,以项目为依托,整理了一批包括架空输电和电缆隧道场景在内的有向设备数据集并命名为TransLine-2020.在测试集上,经过检测器和骨干网络的改进,所提出的模型在检测设备元件上,相比CenterNet模型平均精度值(average percision,AP)提高了5.95.为了进一步证明检测器具备多场景应用能力,Rot-CenterNet在公开DOTA数据集中也进行了实验,取得了同样不错的效果.

关键词：输电线路;电缆隧道;架空输电;深度学习;有向目标检测器

所属期刊栏目：45

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划;国家电网有限公司总部科技项目

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：4888-4895