基于 Fine Mask RCNN 的 110～220kV输电铁塔涉鸟故障识别与评估

摘要：

随机突发的输电铁塔鸟害事故通常较难应急处理,传统的鸟害事故图像处理算法泛化能力弱,而现有的深度学习检测算法应用对象又较为单一,因此,亟需稳定有效地实现输电铁塔全类别鸟害事故辨识.鉴于此,该文提出一种基于精细化的掩膜区域卷积神经网络(fine mask regions with convolutional neural network features,Fine Mask RCNN)的110～220kV输电铁塔涉鸟故障识别与评估算法.该方法首先通过残差模块(residual network-50,ResNet-50)+特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)感知巡检影像特征;其次,针对Mask RCNN细节信息丢失的问题,引入具有多尺度卷积核运算的信息融合模块进行丢失信息补偿,增强网络模型对于输入影像的特征表达与提取;最后,根据Fine Mask RCNN识别结果,结合传统图像处理技术,实现鸟巢类故障、鸟啄类和鸟粪污染绝缘子类故障评估与结果修正,形成了由故障识别到评估的一体化机制.实验结果表明,相较于掩膜区域卷积神经网络(Mask RCNN)、快速地区域卷积神经网络(Faster RCNN)和 RetinaNet 目标检测算法,Fine Mask RCNN算法的准确度均值(average precision,Ap)可达93.8％,实现了输电铁塔涉鸟故障的智能辨识和分析处理,具有更加稳健的检测性能和现场实用价值.

关键词：绝缘子、涉鸟故障、输电线路、Fine Mask RCNN、深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目;西安市科技计划项目;陕西省教育厅科研计划项目

在线出版日期：2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2132-2140