基于语义分割的输电线路树障检测方法
蔡文彪1
吴怀诚2
李立学3
董云鹏2
张嘉杨2
1.东北电力大学输变电技术学院,吉林吉林 132012;国网辽宁省电力有限公司超高压分公司,辽宁沈阳 1100032.国网辽宁省电力有限公司超高压分公司,辽宁沈阳 1100033.上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200241
摘要：针对复杂环境下输电线路树障检测识别准确率较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的D-LinkNet模型语义分割技术.算法采用编码器-解码器结构,利用扩展卷积扩大感受野的同时引入特征提取模块,通过像素间的关联信息矩阵来构建网络权值矩阵,提高了网络对边界模糊区域的分割能力.仿真实验结果表明,所提算法将树障检测的准确度提高至97.87％,相较于FCN模型预测准确率提高了 12.23％,且在有效提高识别精度的同时兼顾了运算速度,具有更高的实用价值.
关键词：输电线路树障语义分割卷积神经网络特征识别关联信息权值矩阵边界模糊区域
分类号：TM75(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：辽宁省自然科学基金(2020-MS-239)国网辽宁省电力有限公司科技项目(5222JX20005A)
论文发表日期：2024-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 766-771 )
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