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题名基于知识图谱的电力杆塔主要构件识别方法研究
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作者
陈志忠
熊泽森
姚东
郑欢
宋维铜
杨志新
贾涛
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机构
广东电网有限责任公司汕尾供电局
武汉大学遥感信息工程学院
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出处
《浙江电力》
2024年第5期100-108,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41971332)
南方电网科技项目(0315002022030201JJ00025)。
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文摘
电力杆塔主要构件的图像识别是无人机巡检的主要内容,准确识别杆塔构件对保障电网运行具有重要价值。为此,提出一种基于深度学习和知识图谱的电力杆塔主要构件识别方法。首先,建立不同构件类型的拓扑关系,形成杆塔空间知识图谱;其次,设计语义关系推理模型,融合构件语义特征与拓扑关系,得到增强特征;最后,拼接增强特征与原始特征,实现特征融合。实验表明:在未架线电力杆塔多目标识别方面,所提方法比Reasoning-RCNN、Cascade-RCNN及Faster-RCNN的识别效果好,能够精准识别杆塔主要构件,对无人机电力巡检具有参考价值。
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关键词
深度学习
电力杆塔
智能识别
知识图谱
reasoning-rcnn
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Keywords
deep learning
electric power tower
intelligent recognition
knowledge graph
reasoning-rcnn
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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