输电线路覆冰导线Mask R-CNN图像识别与分割

摘要：

架空线路覆冰是危害电力系统安全运行的重要因素之一,已推广应用的覆冰图像监测技术迫切需要强泛化能力的图像分析,以提高数据分析的准确率、效率和辅助决策应用.基于南方电网架空线路覆冰预警系统2014-2018年覆冰图像监测数据,提出图像数据清洗和人工标注规则,对图像进行人工质量评估、分类标注及分割标注,建立南方电网输电线路覆冰图像数据集,研究适用于复杂背景下的融合多尺度特征的改进Mask R-CNN导线识别与分割方法.模型训练和测试结果表明,所提方法的识别、分割准确率达92％以上.

关键词：覆冰导线、在线监测、图像分割、边缘检测、深度学习

所属期刊栏目：35

分类号：TM752.5(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10