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輸電線路的安全穩(wěn)定運行是電網(wǎng)可靠供電的重要保障，然而絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)的損壞及附著在高壓線塔上的鳥巢嚴(yán)重危及線路安全運行。通過人工檢測電網(wǎng)元件及缺陷的方式存在速度較低、精確度有限的缺點，因此利用計算機視覺中的目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)無人機巡檢圖像的自動檢測成為研究熱點內(nèi)容。

目標(biāo)檢測算法主要包括單階段目標(biāo)檢測和兩階段目標(biāo)檢測。單階段目標(biāo)檢測只需對圖片處理一次就能獲得目標(biāo)分類和位置信息，檢測速度較快但精度較低，代表算法有SSD、YOLO等。兩階段又稱基于候選區(qū)域的檢測方法，檢測精度較高但速度較慢，代表算法有faster R-CNN、SPP-Net、Mask-RCNN等。

目前這些方法大都對單一元件及缺陷進行檢測分析，在電力系統(tǒng)多元件應(yīng)用環(huán)境下普適性較差；這些方法為了提高電力系統(tǒng)小目標(biāo)檢測精度或進一步進行缺陷定位，大都采用先進目標(biāo)檢測算法與傳統(tǒng)算法或二分類算法相結(jié)合使用，模型較為復(fù)雜，難以同時滿足速度和精度。在此研究背景下，亟需提出一種先進的元件識別及缺陷定位方法解決上述問題。

因此，針對現(xiàn)有的無人機電力巡檢中的目標(biāo)檢測算法小目標(biāo)識別精度低、檢測的元件及缺陷類型較為單一、檢測速度和精度無法同時滿足的問題，遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院、國網(wǎng)遼寧省電力有限公司葫蘆島供電公司的研究人員宋立業(yè)、劉帥、王凱、楊金丹，在2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報》上撰文，提出一種改進的EfficientDet目標(biāo)檢測算法，該算法應(yīng)用于無人機電力巡檢圖像的數(shù)據(jù)挖掘，對高壓輸電線路上的絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)、鳥巢同時進行目標(biāo)檢測及缺陷定位。

圖1 改進EfficientDet應(yīng)用于巡檢原理

圖2 真實集部分元件檢測測試結(jié)果

圖3 真實集部分缺陷定位測試結(jié)果

研究人員首先通過Imgaug數(shù)據(jù)增強庫對現(xiàn)有的1468張國家電網(wǎng)某檢修公司標(biāo)準(zhǔn)化無人機巡檢數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強；然后在加強特征提取網(wǎng)絡(luò)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（BiFPN）特征融合時融入小一級尺度的特征層，提高了小目標(biāo)檢測能力，對主干特征提取網(wǎng)絡(luò)EfficientNet的倒殘差模塊進行改進，引入坐標(biāo)注意力機制（CA）提高了主干特征提取效率。

圖4 切割后缺陷定位測試結(jié)果

表1 九種目標(biāo)測試精度結(jié)果

表2 六種網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果對比

他們最后進行對比訓(xùn)練實驗，改進EfficientDet算法在元件檢測及缺陷定位測試集上平均均值精度達到90.2%，較原始EfficientDet算法提高8.6%，亦優(yōu)于其他先進目標(biāo)檢測算法，同時元件檢測速率達到23.4f/s，缺陷定位達到17.2f/s，證明了該方法可以滿足無人機電力巡檢中準(zhǔn)確性和快速性的要求。

本文編自2022年第9期《電工技術(shù)學(xué)報》，論文標(biāo)題為“基于改進EfficientDet的電網(wǎng)元件及缺陷識別方法”。本課題得到了遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究創(chuàng)新團隊項目、遼寧省重點研發(fā)計劃指導(dǎo)計劃項目和2019年遼寧省高等學(xué)校國（境）外培養(yǎng)項目資助的支持。