基于多尺度网络的绝缘子自曝状态智能认知方法研究

作者：万涛; 吴立刚^*; 陆烨; 王浩; 张潇; 范叶平; 杨德胜

来源：电子技术应用, 2021, 47(08): 91-96.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200223

• 绝缘子状态
• ResNet
• 反馈认知
• 多分辨率
• 多尺度

针对已有绝缘子状态识别模型,以及深层网络尺度和交叉熵损失函数的缺陷,仿照运维人员检修模式,即依据评测结果的可信度动态决策,基于多尺度网络构建了一种绝缘子自曝状态智能认知方法。首先,面向定位归一化化预处理后的绝缘子图像,基于ResNet-18增加不同结构的网络分支提高网络适应不同分辨率的能力,同时在网络末端添加多尺度信息融合模块;其次,随机配置网络面向多个尺度特征,构建了泛化的自曝状态分类认知准则;最后,为了评测自曝状态分类认知结果的可信度,基于定义的误差指标自调节多尺度网络架构,重构不确定认知结果约束下的特征向量和分类认知准则,以进行自曝状态再认知。实验结果显示,与其他方法相比,所提出的智能认知方法增强了模型的泛化能力和认知精度。

• 单位
  国网江苏省电力公司; 安徽继远软件有限公司