1. 同济大学电子与信息工程学院
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纸质出版:2025
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朱天乐, 陈震伟, 邱允徐, 等. 复杂场景下输配电线路绝缘子放电状态评估研究[J]. 电力科学与工程, 2025,41(10):43-49.
朱天乐, 陈震伟, 邱允徐, 等. 复杂场景下输配电线路绝缘子放电状态评估研究[J]. 电力科学与工程, 2025,41(10):43-49. DOI:
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在配电线路运行环境中,绝缘子与配电线路背景颜色相似或相近,绝缘子放电故障难以通过图像被准确识别。针对绝缘子放电区域形态不规则、边缘特征模糊导致的特征提取困难问题,在U-Net++编码器阶段引入Triplet Attention机制,以增强模型对复杂场景中绝缘子放电特征的表征能力,从而提升分割效果。在确保分割精度的前提下,采用通道剪枝技术对模型进行轻量化处理,解决其在无人机等边缘设备上部署受限的问题。采用简洁的数值序列表示分割的放电区域特征,取得了清晰而准确的放电状态特征识别效果,有助于制定准确有效的运维决策。
杨阳,杨帅,闫敏,胡晨龙,裴少通.基于UDD-YOLO的边缘端绝缘子放电严重程度评估算法[J].电子测量与仪器学报,2024(01).
陈思林,秦伦明,王悉,杨苏航,左安全.基于VSA-UNet的电气设备紫外图像分割[J].无线电工程,2023(01).
杨桢,刘易宸,李鑫,许雪飞.基于深度学习的输电线路绝缘子故障检测方法[J].电气工程学报,2024(02).
董亚松,侯立群.可变形特征融合网络的设计及在复杂天气电力设备图像处理中的应用[J].电力科学与工程,2024(07).
王琦,张欣唯,童悦,王昱晴,张锦,王咏涛,袁小翠.一种复杂背景下电气设备红外图像精确分割方法[J].激光与红外,2025(03).
张玥,朱永利,钱涛.结合注意力机制和多尺度特征融合的变压器局部放电诊断[J].电力科学与工程,2025(04).
李泳霖.污秽瓷绝缘子放电紫外光辐射特性分析及其绝缘状态评估[D].华北电力大学(北京),2023(04).
段文双.基于紫外成像的电气绝缘设备故障检测[D].上海工程技术大学,2021(01).
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