【摘 要】
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输电线路绝缘子缺陷检测是输电线路巡检过程中最重要的任务之一。随着无人机技术与深度学习技术的快速发展,基于深度学习技术和无人机拍摄的输电线路绝缘子图像检测在智能电网巡检任务中发挥出越来越重要的作用。当前基于深度学习技术的输电线路绝缘子检测模型主要分为单阶段检测算法和双阶段检测算法。单阶段检测算法以YOLOv3等模型为代表,模型结构简单,检测速度快,但是检测精度低。双阶段检测算法以Faster R-C
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（NO.61906063）; 天津市自然科学基金（NO.19JCQNJC00400）
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输电线路绝缘子缺陷检测是输电线路巡检过程中最重要的任务之一。随着无人机技术与深度学习技术的快速发展,基于深度学习技术和无人机拍摄的输电线路绝缘子图像检测在智能电网巡检任务中发挥出越来越重要的作用。当前基于深度学习技术的输电线路绝缘子检测模型主要分为单阶段检测算法和双阶段检测算法。单阶段检测算法以YOLOv3等模型为代表,模型结构简单,检测速度快,但是检测精度低。双阶段检测算法以Faster R-CNN模型为代表,目前已经广泛应用在输电线路绝缘子缺陷检测任务中,并取得了不错的检测效果。然而,现有公开绝缘子缺陷数据少、背景复杂多变、受地形、天气、人力等因素图像采集困难等特点,当前的深度检测算法仍然难以满足智能电网绝缘子缺陷检测的精度和通用性要求。因此,提出具有高精度、通用性强的智能电网绝缘子缺陷检测方案具有重要的研究意义。为了获得更精准更通用的检测性能,本文基于特征金字塔结构、局部注意力机制,提出了一种基于Faster R-CNN的改进算法LAPF以提高绝缘子及缺陷检测精度,同时提出一种目标融合数据增强方案提升模型在多种场景下的自适应检测性能,得到更加通用的检测模型。主要的研究成果和创新点有:（1）针对绝缘子边缘模糊不清,缺陷目标较小,检测时容易丢失细节而导致的检测精度低的问题,本文提出的LAPF检测模型引入特征金字塔网络,并增加局部注意力机制,结合自底向上和自顶向下的方法获得强语义特征的同时增强对底层细节信息的学习,从而提升输电线路绝缘子缺陷检测模型的检测精度;（2）针对绝缘子图像背景复杂多样,图像采集困难,很难找到一种鲁棒性强、适合电力系统的通用的检测模型的问题,我们提出一种目标融合的数据增强方法,用大量自然图片构建人工合成式的绝缘子图像,在增加绝缘子及缺陷形态数量的同时模拟复杂多变的背景,扩充绝缘子及缺陷图像数据量,使模型能够学习到更丰富的特征信息,得到更加通用的检测模型。为了验证LAPF检测模型以及目标融合数据增强方法的有效性,本文分别在原始数据集和数据增强后的数据集上进行了充分的实验研究。实验结果表明,LAPF检测模型在原始数据集上的检测精度达到0.903,在数据增强后的数据集上的检测精度达到0.924,充分说明了所提出的改进模型LAPF与目标融合数据增强方法对于实现智能电网更准确更通用的绝缘子缺陷检测都是有效和必要的。
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