基于端到端算法的绝缘子检测技术研究

• 作者: 肖新帅 田秀霞 徐曼
• 来源期刊: 华电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子检测 图像识别 图像检测 深度学习 数据集 端到端检测算法 目标检测算法
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 电力数据安全
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TP399|TM755
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1951.2021.02.005

摘要

绝缘子是电力系统中十分重要的电工原件,因此研究绝缘子目标的检测尤为重要.传统的识别方法难以充分利用图像的信息且准确率较低,而深度学习在图像识别与图像检测中取得了良好的效果.介绍了端到端的深度学习目标检测方法(YOLOv1,SSD,YOLOv2),利用自制的绝缘子数据集进行试验并对检测结果进行了对比,结果表明:利用端到端的深度学习算法能够完成对绝缘子的识别和定位,在保持绝缘子检测性能的情况下,可以提升检测速度,满足实时电力巡检的需要.