基于YOLOv4的绝缘子爆裂故障识别研究

作者：高健宸; 张家洪; 李英娜; 李川

来源：激光与光电子学进展, 2021, 1-13.

• 深度学习
• YOLOv4
• 绝缘子爆裂故障
• 智能识别

本文提出了一种基于YOLOv4目标检测方法的绝缘子爆裂故障智能识别模型，以某供电局一年内正常绝缘子及爆裂绝缘子图像为样本，对故障识别模型进行训练，得出识别模型的权重。采用该模型对绝缘子及其爆裂故障进行识别测试，结果表明，该模型识别绝缘子的平均精度（AP,average precision）为92.6%，识别绝缘子爆裂故障的平均精度（AP）为91.78%，模型每秒处理帧数（FPS,Frames Per Second）为46f/s，与Faster R-CNN、SSD模型比较可得出，提出的绝缘子爆裂故障识别模型能够准确、快速地对绝缘及其爆裂故障进行识别。

• 单位
  自动化学院; 昆明理工大学