基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法.pdf

随着电力系统自动化程度的不断提高，输变电设备的安全运行成为保障电网稳定的重要一环。传统的红外热成像检测依赖于人工进行评估和诊断，这不仅耗时耗力，而且准确性受人为因素影响较大。近年来，深度学习技术的快速发展为输变电设备异常发热点的智能检测提供了新的可能。本文正是在这样的背景下，探讨了一种基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法。 深度学习算法在图像处理领域已经取得了突破性的成果，特别是在图像识别和分类方面。对于输变电设备红外图像故障的检测与诊断，传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林等，面对高维特征数据处理时往往效率低下且精度不高。而深度学习通过模拟人脑结构和功能，使用多层神经网络，能够自动学习到输入数据的层次化特征表示，为复杂模式的识别提供了更加有效的手段。 本文采用的Fast RCNN算法是深度学习中一种高效的图像目标检测方法。通过在卷积神经网络（CNN）基础上添加区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了对输变电设备红外热成像中异常发热点的快速定位和精确识别。与传统检测方法相比，Fast RCNN不仅提升了检测的准确性，而且在实时性上也有了质的飞跃。 研究首先构建了基于红外热成像仪采集的输变电设备发热故障图像库，并通过人工标注的方式，为图像中的异常发热点标定了包围框。这些图像数据经过预处理后，被输入到Fast RCNN模型中进行训练。训练过程中，网络通过交替的方式共享参数，构建输变电设备异常发热红外智能检测模型。模型训练完成后，即可用于对新的红外热成像数据进行快速而准确的目标检测。 在智能诊断的实现中，深度学习模型能够自动提取图像的特征，并结合先验知识，对异常发热点进行有效识别。对于输变电设备红外热成像智能检测的应用，深度学习方法相比传统方法具有多方面的优势。其检测速度更快，能够实现实时监控；检测准确性高，大大减少了漏检和误判的情况；深度学习模型能够更好地适应复杂的输变电设备红外图像场景，具备更强的鲁棒性。 然而，基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法也面临一些挑战。例如，检测算法的泛化能力仍有待提高，以应对不同设备和环境下的检测需求；此外，当前深度学习对大量标注数据的需求也是一个限制因素，特别是对于小样本数据的处理能力尚需进一步研究。 本文提出的方法为输变电设备红外热成像智能检测提供了新的思路和方法。深度学习技术的引入，不仅提高了检测的效率和准确性，也为未来输变电设备检测技术的发展指明了方向。随着研究的深入和技术的完善，我们有理由相信，输变电设备的智能检测将会变得越来越高效和智能，从而为电力系统的稳定运行提供更加有力的保障。