基于Faster R-CNN的环网柜电缆相序检测

• 作 者: 李继东 赵锴 黄佳 郑静媛 张淞杰
• 机 构: 国家电网北京丰台供电公司,浙江大学电气工程学院
• 出 处: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2021年04期
• 关键词: 环网柜 卷积神经网络 目标检测 Faster R-CNN
• 基金项目: 国家电网公司科技资助项目(52020518005F)。

随着环形配电网的普及,环网柜的运维变得越来越重要。传统的环网柜施工验收方式以人工巡视为主,耗时耗力,已不能满足城市配电网施工验收可靠性和实时性的要求。文章结合卷积神经网络技术,分析环网柜电缆特征,提出一种基于Faster R-CNN的环网柜电缆相序检测方法,通过区域候选网络对区域特征进行检测识别。实验结果表明,检测器交并比阈值为大于0.5时,Faster R-CNN方法在数据集上的平均检测精度最高为0.93,与同类主流目标检测算法相比,其精度均有不小的提升。