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基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法 预览
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作者 潘龙 张烜 +3 位作者 郝斐 赵敬龙 丁也 徐征 《电工技术》 2019年第13期30-33,共4页
针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题,提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法。该方法基于深度卷积神经网络智能算法,结合国际复合绝缘子憎水性分级标准,构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法,并首次在... 针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题,提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法。该方法基于深度卷积神经网络智能算法,结合国际复合绝缘子憎水性分级标准,构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法,并首次在憎水性图像识别上使用了网格化剖分图像的方法,逐网格分析憎水性等级,最终形成了复合绝缘子憎水性图像自动识别算法。结果显示,应用该算法可清楚地识别绝缘子的憎水性等级,得到绝缘子老化程度的分布情况。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 憎水检测 憎水等级 自动识别
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基于FasterR-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究 预览
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作者 张德钦 刘晓伟 +2 位作者 刘源 江振钰 夏鹏 《智慧电力》 北大核心 2019年第4期104-109,117共7页
定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Fas... 定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的FasterR-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。 展开更多
关键词 憎水检测 深度学习 FasterR-CNN神经网络 无人机
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基于无人机技术的复合绝缘子憎水性检测方法 预览 被引量:1
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作者 张亚博 刘博 +1 位作者 朱云峰 徐征 《电工技术》 2018年第1期68-70,共3页
为提高复合绝缘子憎水性检测的效率和安全性,提出一种利用无人机替代人工登高的检测方法。通过有限元软件分析了无人机靠近电力传输线对电场分布的影响,给出了其安全飞行距离。研制出一套无人机机载憎水性检测装置,实现了喷水作业和图... 为提高复合绝缘子憎水性检测的效率和安全性,提出一种利用无人机替代人工登高的检测方法。通过有限元软件分析了无人机靠近电力传输线对电场分布的影响,给出了其安全飞行距离。研制出一套无人机机载憎水性检测装置,实现了喷水作业和图像采集的无人机化,并通过图像识别和特征提取算法完成了憎水性等级的自动判定。为降低雷电间接效应危害,提高飞行安全性,针对雷电对机身内部电缆雷电感应耦合的影响,采用基于有限元积分与传输线矩阵法的电磁仿真软件CST对飞机内部电缆进行雷电流脉冲仿真研究,分析在雷电流分量A作用下,不同布局电缆感应电压和感应电流耦合情况。仿真结果表明,内部电缆感应电压和感应电流受电缆布局影响较大,且非屏蔽电缆和屏蔽电缆上的感应电压具有明显差异,随着飞机内部非屏蔽电缆与机身蒙皮间距离的增大,非屏蔽电缆感应电压呈线性增长。 展开更多
关键词 无人机 憎水检测 有限元 图像识别
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复合绝缘子多因素环境老化性能分析 预览 被引量:3
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作者 陈晓春 周仲康 +1 位作者 王康 王建国 《电力科学与技术学报》 北大核心 2017年第4期90-95,共6页
通过开展多因素综合环境人工加速老化试验,对老化前/后复合绝缘子外绝缘伞套材料进行红外光谱分析、憎水性检测和硬度测量,研究复合绝缘子的性能和耐老化程度,得出多因素综合环境老化对HTV硅橡胶材料性能的影响规律,研究结果对复合绝缘... 通过开展多因素综合环境人工加速老化试验,对老化前/后复合绝缘子外绝缘伞套材料进行红外光谱分析、憎水性检测和硬度测量,研究复合绝缘子的性能和耐老化程度,得出多因素综合环境老化对HTV硅橡胶材料性能的影响规律,研究结果对复合绝缘子的老化评估具有参考价值. 展开更多
关键词 复合绝缘子 多因素环境老化 红外光谱分析 憎水检测 HTV硅橡胶
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基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定 被引量:7
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作者 汪佛池 闫康 +2 位作者 张重远 石鹏 律方成 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期19-25,共7页
憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先.运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后.利用自适应阂值对图像进... 憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先.运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后.利用自适应阂值对图像进行分割。并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行翻1练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。 展开更多
关键词 憎水检测 BP神经网络 对比度受限自适应直方图 数学形态学滤波 自适应阈值 £埘算法
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