22、深度学习在电力设备缺陷检测与主动学习中的应用

深度学习在电力设备缺陷检测与主动学习中的应用

在当今科技飞速发展的时代，深度学习技术在各个领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨深度学习在电力设备缺陷检测以及主动学习方法中的应用，为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。

电力设备缺陷检测算法

传统的电力设备检测往往依赖人工，效率低且容易出现疏漏。随着无人机技术的发展，通过无人机采集高分辨率图像成为了一种有效的检测手段。然而，如何准确地从这些图像中识别出电力设备的缺陷，是一个亟待解决的问题。

数据增强

为了提高模型的泛化能力，在训练过程中采用了数据增强的方法，主要包括数据翻转和数据缩放。
- 数据翻转 ：考虑到无人机可能从不同方向拍摄电力设备，且电力设备的缺陷具有翻转不变性，因此在训练时会随机翻转图片以及图片所标记的设备缺陷框，从而增加数据量。
- 数据缩放 ：由于无人机在拍摄电力设备时往往不会保持相同的高度，不同品牌无人机的分辨率也存在较大差异。通过随机缩放图片来模拟真实环境，提升模型对不同尺度电力设备缺陷的响应能力。

实验结果

本次实验收集了5847张不同分辨率的无人机拍摄的电力设备图像，涵盖了塔内异物、绝缘子损坏、大规模金属腐蚀和接地导线异常等缺陷类型。数据按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。

为了研究传统Faster - RCNN网络改进的有效性，进行了四个阶段的实验：
1. 以基于Resnet101作为特征提取网络的Faster - RCNN算法作为基准算法（算法➀）。
2. 在基准算法的基础上添加多尺度特