论文摘要
针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器（single multibox detector,SSD）目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23. 78,测试速度快了28倍,精确度为92. 60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙翠英,路艳巧,常浩,岳国良
关键词: 神经网络,目标检测,输电线路故障识别
来源: 科学技术与工程 2019年20期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院,国网河北省电力有限公司检修分公司
基金: 国家自然科学基金(61572062),国网河北省电力有限公司电力科学研究院项目(KJKF-20)资助
分类号: TP183;TM75
页码: 283-288
总页数: 6
文件大小: 257K
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标签：神经网络论文; 目标检测论文; 输电线路故障识别论文;