基于改进Xception方法的绝缘子识别

• 作者: 汤璐 王淑青 金浩博 刘逸凡 王娟
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子识别 神经网络 改进Xception 无人机巡检
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 电网分析与研究|POWER GRID ANALYSIS & STUDY
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TM755
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2022.02.011

摘要

为了对无人机航拍巡检中的绝缘子是否含有缺陷进行准确识别,改进了Xception分类识别方法.首先,利用resize函数将无人机拍摄下的图片进行缩放处理至合适尺寸,并采取数据增强技术扩充样本;其次,将Xception的池化层和输出层进行改进至更适合绝缘子复杂情况下的分类识别,并在验证集上对模型的参数进行对比确定,使模型性能最佳;最后,改进的Xception方法在数据集上与4种图像分类算法进行比较.实验结果表明,在数据集上改进的Xception方法的准确度和每秒处理图片张数都有一定提升.