基于嵌入式与目标检测网络的高压线路缺陷边端识别方法

作者：王月香; 王兴勋; 李云鹏; 倪康婷; 申奇

来源：电工技术, 2022, (21): 203-210.

DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2022.21.060

• 缺陷识别
• 边缘计算
• 卷积神经网络
• 高压线路
• Mobilenet
• SSD

高压线路的安全运行是整个电网安全运行的基础之一，所以高压线路巡检是电网巡检工作的重中之重，但人工巡检总有盲区，从而导致高压线路缺陷无法被及时发现。针对该问题，提出基于嵌入式与目标检测网络的高压线路缺陷边端识别方法。该方法基于Mobilenet轻量化网络及SSD目标检测算法，完成高压线路缺陷边端识别，将检测出异物的图像发回云端，使巡检人员准确发现高压线路缺陷，及时进行线路巡检排查。该方法的识别准确率、样本召回率、模型大小及识别速率均可满足高压线路日常运维需求，且减少了90%的数据传输量，极大降低了之前工作人员需处理大量图像样本的压力。该方法已成功上线部署，准确指导高压线路相关的运维巡检工作。

• 单位
  北京国网富达科技发展有限责任公司