基于Mask-RCNN的绝缘子检测与自爆故障识别

绝缘子作为输电线路重要组成部件,其功能的完整性对电网的安全运行至关重要。为了对高压输电线路中的绝缘子串进行检测并定位出自爆故障区域,提出了一种基于Mask-RCNN的绝缘子串检测方法。首先利用数据增强算法扩增绝缘子图像,构建用于模型训练和检测的数据集,然后构建用于绝缘子检测的目标框架,以ImageNet数据集上预训练的ResNet50作为特征提取网络,基于Mask-RCNN在绝缘子数据集训练,实现对正常绝缘子,自爆绝缘子以及自爆部分的检测。