深度学习驱动的输变电设备红外异常检测技术

该文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，旨在解决大量红外图像的人工评估问题，利用深度学习中的Faster R-CNN算法实现对设备发热故障的智能检测、识别和定位。 在电力系统中，输变电设备的红外热成像检测技术已经成为一种重要的故障诊断手段。然而，随着其在变电站巡检机器人和无人机检测平台的应用，产生了大量的红外异常发热图像，这需要耗费大量人力进行定期评估。因此，开发智能算法来自动分析这些图像变得至关重要。 本文提出的方法基于深度学习理论，特别是采用了区域建议网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）的改进版本——Faster R-CNN算法。Faster R-CNN是一种目标检测框架，它能快速而准确地定位图像中的目标，并对其进行分类。在输变电设备的红外图像上，这种方法可以有效地识别出异常发热的部位。 研究过程首先建立了一个由红外热成像仪收集的输变电设备发热故障图像库，并对这些图像进行了人工标注，确定了异常发热区域的边界框。接着，通过交替训练网络共享参数，构建了一个能够识别和定位设备异常发热点的深度学习模型。这种方法不仅提高了检测的效率，也为输变电设备的红外热成像智能检测提供了新的解决方案。 该研究的关键点在于深度学习模型的构建和训练，包括特征提取、候选区域生成以及分类和回归等步骤。通过深度学习模型，可以学习到设备正常和异常状态的特征，从而在新的红外图片中自动检测出可能存在的异常发热情况，减轻了人工诊断的工作负担。 该文提出的基于深度学习的检测方法对于提升输变电设备故障检测的自动化水平，提高运维效率，保障电网安全运行具有重要意义。同时，这种方法也为其他领域中类似的问题提供了借鉴，比如工业检测、医疗影像分析等，展示了深度学习在处理复杂图像识别任务上的强大能力。