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公开(公告)号：CN111507975B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010324733.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法。涉及计算机视觉、模式识别与智能系统技术领域。分别构建绝缘子定位网络与绝缘子图像生成网络的数据集；构建了一个绝缘子定位网络，通过训练使网络获得对图像中绝缘子定位能力；构建了一个绝缘子图像生成网络，通过训练使其获得对绝缘子图像重建能力；将牵引变电所图像输入网络模型；通过绝缘子定位网络对绝缘子进行定位，提取绝缘子图像；对绝缘子进行异常检测，绝缘子图像生成网络对每张图片给予一个异常分数。设置一个异常判断阈值，若异常分数超过设置的阈值，则判断为异常样本，若低于阈值，则判断为正常样本。最后对判定的异常图像及其生成图像进行特征提取，对比两者差异定位出异常区域。
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公开(公告)号：CN111507975A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010324733.6
申请日：2020-04-23
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所户外绝缘子异常检测方法。涉及计算机视觉、模式识别与智能系统技术领域。分别构建绝缘子定位网络与绝缘子图像生成网络的数据集；构建了一个绝缘子定位网络，通过训练使网络获得对图像中绝缘子定位能力；构建了一个绝缘子图像生成网络，通过训练使其获得对绝缘子图像重建能力；将牵引变电所图像输入网络模型；通过绝缘子定位网络对绝缘子进行定位，提取绝缘子图像；对绝缘子进行异常检测，绝缘子图像生成网络对每张图片给予一个异常分数。设置一个异常判断阈值，若异常分数超过设置的阈值，则判断为异常样本，若低于阈值，则判断为正常样本。最后对判定的异常图像及其生成图像进行特征提取，对比两者差异定位出异常区域。
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公开(公告)号：CN112329863B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011237345.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所内隔离开关状态识别方法，涉及铁路牵引变电所智能监测技术领域。该方法通过构建多任务学习网络进行隔离开关分割和状态识别，主要由两个阶段构成，第一阶段隔离开关分割网络包含输入层、编码层、解码层、特征融合模块和输出层，其中解码层和特征融合模块中的条形池化模块和金字塔池化模块能够有效提取隔离开关的旋转闸刀和其他不规则形状的特征，并准确分割隔离开关；第二阶段隔离开关识别网络包含输入层、特征提取层、全连接层和输出层，其中特征提取层的全局上下文模块能够有效提取隔离开关图像的全局上下文信息，从而准确识别“开”、“半开”、“闭”隔离开关的三种状态。
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公开(公告)号：CN112329863A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011237345.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种牵引变电所内隔离开关状态识别方法，涉及铁路牵引变电所智能监测技术领域。该方法通过构建多任务学习网络进行隔离开关分割和状态识别，主要由两个阶段构成，第一阶段隔离开关分割网络包含输入层、编码层、解码层、特征融合模块和输出层，其中解码层和特征融合模块中的条形池化模块和金字塔池化模块能够有效提取隔离开关的旋转闸刀和其他不规则形状的特征，并准确分割隔离开关；第二阶段隔离开关识别网络包含输入层、特征提取层、全连接层和输出层，其中特征提取层的全局上下文模块能够有效提取隔离开关图像的全局上下文信息，从而准确识别“开”、“半开”、“闭”隔离开关的三种状态。
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