基于SSD改进算法的电缆隧道积水识别方法

• 作者: 杨跞 樊韪铖 王柯 谢榕昌 钟力强 雷霆 黄滔
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电缆隧道 隧道积水 卷积神经网络 单次多框架探测器改进算法 异常识别
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 智能优化算法及机器人技术
• 页码范围: 131-136
• 页数: 6页
• 分类号: TM757|TP183
• 字数: 3888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.009.017

摘要

电缆隧道积水会对隧道内设备造成影响,特别是对安全监测类设备带来威胁,进而影响电网的安全运行.为此,提出一种基于单次多框架探测器(single shot multibox detector,SSD)改进网络算法对电缆隧道巡检机器人系统拍摄的图像进行处理.首先采用基于特征映射图的多尺度检测方法,在保留对深层特征映射图的检测的基础上,增加了对较浅特征映射图的检测,有效地提高了识别准确性;继而利用深层特征映射图实现了积水在图像中的定位,然后对积水区域信息进行评估,并根据结果发出警告.试验结果表明,SSD改进算法相比SSD算法在实现快速精准定位和识别不同角度的隧道积水状态的功能上有一定的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷霆		2	0	0.0	0.0
2	钟力强		2	0	0.0	0.0
3	王柯		2	0	0.0	0.0
4	杨跞	广东工业大学自动化学院	6	7	2.0	2.0
5	谢榕昌		4	7	1.0	2.0
6	樊韪铖	长沙理工大学电气与信息学院	2	1	1.0	1.0
7	黄滔		1	0	0.0	0.0