"Mask R-CNN 及 Yolov4 应用于电力巡检中绝缘子缺陷检测研究"

出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行计算，求出评价模型的 Dice 系数为0.83。通过实验证明，基于 Mask R-CNN 技术的绝缘子串珠图像检测平台能够有效地提取绝缘子自爆区域，并实现对其进行准确的特征判断和定位，为电力巡检提供了更加高效和精准的辅助手段。 关键词：Mask R-CNN；Yolov4；绝缘子缺陷；电力巡检；深度学习 一、引言 输电线路是国家电力系统中的重要组成部分，其安全稳定运行对电力系统的正常运行起着至关重要的作用。然而，长期以来，架空输电线路在受到外界环境侵害的情况下容易出现各种缺陷，其中绝缘子缺陷是导致线路安全隐患的主要因素之一。传统的电力巡检方式主要依靠人工巡检，存在效率低、易出现疏漏等问题。为了提高电力巡检的效率和准确性，近年来逐渐引入了新型技术，如利用无人机搭载摄像机进行航拍，并运用深度学习技术对航拍图像进行分析识别。 本文通过综合运用 Mask R-CNN 技术和 Yolov4 技术，设计了一种基于深度学习的电力巡检中绝缘子缺陷检测方法。具体流程是利用 Mask R-CNN 技术提取绝缘子串珠的掩膜图像，然后与 Yolov4 进行对照，通过神经网络模型对绝缘子自爆区域进行特征提取和识别定位。实验结果表明，该方法能够有效识别绝缘子缺陷，并具有较高的准确性和鲁棒性。 二、相关技术 1. Mask R-CNN Mask R-CNN 是一种基于 Faster R-CNN 的目标检测算法，它在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个用于分割目标的掩膜分支。通过这个掩膜分支，Mask R-CNN 能够同时实现目标的检测和分割，因此在图像分割任务中表现出色。在本文中，我们利用 Mask R-CNN 技术提取绝缘子串珠的掩膜图像，用于后续对绝缘子自爆区域的特征提取。 2. Yolov4 Yolov4 是一种高效的目标检测算法，其特点是速度快、准确率高。Yolov4 通过设计更深的网络结构和引入各种技巧（如 PANet、SAM 和 ECA 等）来提升检测性能。在本文中，我们采用 Yolov4 对绝缘子自爆区域进行特征判断和定位，以实现对绝缘子缺陷的准确检测。 三、方法 1. 数据集制作 针对不同类型的绝缘子，我们首先对绝缘子串珠进行图像类别划分，然后利用图像分割技术优化模型，以便更好地对小目标进行数据集制作。通过这些步骤，我们得到了包含不同类型绝缘子串珠的数据集，为后续的模型训练和测试打下了基础。 2. 模型设计 基于 Mask R-CNN 和 Yolov4 技术，我们设计了一种深度学习算法来实现绝缘子缺陷的检测。我们将 Mask R-CNN 作为算法的核心，构建了绝缘子串图像检测平台，并在此基础上引入 Yolov4 进行对绝缘子自爆区域的特征提取和定位。通过这种方式，我们实现了对绝缘子缺陷的精准检测。 3. 实验结果 我们将数据集的 80% 用于模型训练，20% 用于测试。在测试阶段，我们使用极大值抑制算法得出最佳先验框（best_anchor），并将模型得出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行对比计算，最终得出评价模型的 Dice 系数为0.83。这表明我们设计的绝缘子缺陷检测方法在准确性和稳定性上都具有较高的表现。 四、结论 本文基于 Mask R-CNN 和 Yolov4 技术，设计了一种电力巡检中绝缘子缺陷检测方法，并通过实验证明了其有效性。通过综合利用两种技术，我们能够对绝缘子自爆区域进行特征提取、特征判断和定位，从而实现对绝缘子缺陷的准确检测。未来，我们将继续优化算法，提高算法的稳定性和通用性，以更好地应用于实际的电力巡检工作中，为电力系统的安全运行提供更有力的保障。