典型文献
局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络
文献摘要：
憎水性等级(HC)是衡量绝缘子性能的重要指标之一.在实际环境的多种因素作用下绝缘子伞裙表面存在局部憎水性差异,为了准确识别绝缘子的性能,本文提出了一种基于深度学习的局部自适应绝缘子检测与憎水性分类模型.首先,通过绝缘子分割模块分离绝缘子与背景区域,为后续针对绝缘子区域的操作提供分割信息;然后将绝缘子区域划分为固定大小的图像块,在缩小分辨率减小运算难度的同时保留了绝缘子表面的细节信息;最后通过憎水性分类模块分析图像块内绝缘子的憎水性.实验使用巡检维护现场的绝缘子图片作为样本集,分阶段构建模型,分别对分割阶段和憎水性分类阶段的准确性进行评估.实验结果显示分割阶段模块能有效识别绝缘子和背景区域,交叉验证的测试集准确率均大于97.21％,并且憎水性分类阶段模块能准确分析绝缘子憎水性,对140幅测试图片的识别准确率达到98.65％.经过实验证明本文提出的模型在复杂自然环境中检测绝缘子性能是一种有效的解决方案.
文献关键词：
复合绝缘子;憎水性;深度学习;语义分割;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
秦中涛;洪明坚;徐征
作者机构：
重庆大学大数据与软件学院 重庆401331;重庆大学电气工程学院 重庆401331
文献出处：
引用格式：
[1]秦中涛;洪明坚;徐征-.局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络)[J].电子测量技术,2022(18):49-54
A类：
B类：
局部自适应,复合绝缘子,绝缘子检测,分类网络,憎水性等级,HC,伞裙,准确识别,分类模型,模块分离,背景区域,子区域,区域划分,细节信息,析图,巡检,子图,样本集,分阶段,构建模型,交叉验证,测试集,识别准确率,语义分割,图像识别
AB值：
0.211509
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