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基于自主视觉的一次配电系统瓷绝缘子无人机检测( Autonomous Vision-Based Primary Distribution Systems Porcelain Insulators Inspection Using UAVs )
EU Rahman Y Zhang S Ahmad HI Ahmad S Jobaer
一次配电系统户外绝缘子损坏（部分损坏）的早期检测对于电力的持续供应和公共安全至关重要。无人驾驶航空器（UAV）提供了一种更安全、自主、高效的方式来检查电力系统部件，而无需关闭配电系统。本文通过使用无人机采集真实图像和人工生成的图像，设计了一个新的数据集，以克服数据不足的问题。实现了一种基于深度拉普拉斯金字塔的超分辨率网络来重建高分辨率训练图像。为了提高弱光图像的可见度，采用弱光图像增强技术对训练图像进行鲁棒曝光校正。针对特定故障绝缘子，采用不同的微调策略对目标检测模型进行微调，以提高检测精度。提出了几种飞行路径策略来克服绝缘体的遮挡效应，同时提供了一种较不复杂、时间和能量有效的方法来捕获电力系统部件的视频流。针对特定的故障绝缘子数据集，分析了不同对象检测模型的性能，以选择最适合的对象检测模型进行微调。对于受损绝缘子的检测，我们提出的方法在两个不同的数据集上获得了0.81和0.77的F1分数，并且提供了一种简单有效的飞行策略。我们的方法基于在役瓷绝缘子的真实空中检测，通过对几个视频序列的广泛评估，显示出鲁棒的故障识别和诊断能力。我们的方法是在巴基斯坦斯瓦特的一架无人机获取的数据上演示的。
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