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题名基于探地雷达的输电线路走廊隐性病害智能识别
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作者
李昊
于虹
张志强
张贵峰
沈锋
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机构
云南电网有限公司电力科学研究院
南方电网科学研究院有限责任公司
哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院
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出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
北大核心
2023年第5期609-616,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61673128,61573117)。
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文摘
为消除输电线路走廊地下运维盲区,及时发现杆塔地基内部以及周围地下环境隐性结构病害,避免出现走廊范围内地面塌陷等安全事故,基于探地雷达的高效无损地下探测手段,提出了一种基于改进FasterR-CNN的输电线路走廊隐性病害识别模型,并针对现有探地雷达数据集样本量不足的问题,提出了一种利用生成式对抗网络扩充地下隐性病害探测数据的方法,降低构建数据集难度。实验结果表明:所提出模型的检测精准度达到92.34%,能有效识别出复杂背景下输电线路走廊隐性病害。研究结论可为未来输电线路走廊地下隐患排查提供工程应用理论依据。
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关键词
探地雷达
输电线路走廊
隐性病害识别
深度学习
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Keywords
ground penetrating radar
transmission line corridor
hidden disease identification
deep learning
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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