基于改進Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究

0   引言

絕緣子廣泛應(yīng)用于高壓輸電線路中，在電氣絕緣和導線連接中起著重要作用。在長期自然環(huán)境以及其他惡劣條件作用下，絕緣子可能出現(xiàn)自爆、掉串等故障，對電力系統(tǒng)構(gòu)成嚴重威脅，因此，定期巡檢輸電線路絕緣子，及時發(fā)現(xiàn)并處理故障絕緣子對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性具有重要意義^[1]。目前常用的方法是用直升機或無人機捕捉絕緣子的航空圖像，在直升機或無人機巡檢中，由于無人機鏡頭是多角度的，并且包含復(fù)雜的背景，提取和定位絕緣子的過程至關(guān)重要。

因此研究航拍圖像中絕緣子自動檢測就顯得十分重要。最初的圖像識別算法主要通過搜集圖像，再對圖像進行處理以實現(xiàn)絕緣子檢測。黃宵寧等人提出了一種用于直升機巡檢圖像中絕緣子的提取算法，該算法能夠在航拍圖像復(fù)雜背景中完整地提取出絕緣子圖像^[2]；趙振兵等人采用NSCT 提取絕緣子圖像的邊緣圖像，該方法取得了更好的提取效果^[3]；Oberweger 等人提出可以使用基于局部梯度的描述子提取單個絕緣子帽，然后用橢圓描述子檢測絕緣子帽^[4]；金立軍等人在紅外和可見光絕緣子圖像基礎(chǔ)上，對圖像進行特征融合，該方法有效提高檢測準確率^[5]；張燁等人首先對絕緣子進行定位檢測，然后對圖像進行預(yù)處理，能夠判斷絕緣子是否覆冰以及計算出覆冰厚度^[6]。以上是一些傳統(tǒng)的圖像處理方法，利用輸電線路圖像的閾值分割和基于絕緣子爆炸特征的分割故障識別。雖然機器學習在一定程度上提高了可靠性，但在識別時間和準確率上仍有提升空間。近年來，基于深度模型對目標進行檢測的算法^[7]表現(xiàn)突出，是目前應(yīng)用較為廣泛的目標檢測方法。王萬國等人使用FasterRCNN 網(wǎng)絡(luò)對于間隔棒、絕緣子等部件的識別準確率達到92.7%^[8]；李軍峰等人結(jié)合深度學習和隨機森林的對絕緣子、變壓器、斷路器、電桿和鐵塔這5 類共8 500幅電力圖像進行識別，識別準確率達到了89.6%^[9]；凌澤南等人將絕緣子破損定位問題作為一個低信噪比的圖像定位框架，包括基于快速R-CNN 的目標檢測和基于U-net 的像素分類。前者負責玻璃絕緣子串的定位，提高信噪比；后者能夠?qū)Σ煌叽绲牟眉魣D像中的像素進行精確分類^[10]。王永利等人利用Fast R-CNN 目標檢測網(wǎng)絡(luò)對輸電線路上的絕緣子進行快速分類和定位，通過構(gòu)造全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對絕緣子進行語義分割；最后將完成的絕緣子圖像輸入到分類網(wǎng)絡(luò)中，判斷絕緣子是否爆裂，該方法對絕緣子故障爆炸識別準確率達到99% 以上，在一定程度上提高復(fù)雜背景下絕緣子爆炸識別的準確性，有效地提高了輸電系統(tǒng)的安全運行^[11]。Ohta 等人利用無人機對輸電塔、絕緣子進行圖像采集，然后通過YOLO 模型和連續(xù)圖像處理技術(shù)進行絕緣子和輸電塔的識別。在具有背景景觀的絕緣子圖像中，該方法圖像識別的錯誤率為9.8%^[12]。Antwi-Bekoe 等人利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 對架空電力傳輸系統(tǒng)采集的圖像中的絕緣子元件和故障絕緣子盤進行檢測和分類，通過從不同距離、角度和背景拍攝的圖像中檢測出目標絕緣體和離群值，分別達到了93.75% 和82.0% 的精度，為架空輸電線路自動化檢測的實施提供了切實可行的解決方案^[13]。馬鵬等人利用改進后的SSD 網(wǎng)絡(luò)根據(jù)電力小部件的特點加載不同模型參數(shù)微調(diào)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用Soft-PNMS 算法進行優(yōu)化，該算法對絕緣子等小部件的精準度達到了91.1%，對電力小部件的檢測有重要意義^[14]。相較以前，上述方法準確度和識別率都大大提升，但是其研究主要集中在絕緣子識別和故障檢測，對于復(fù)雜背景下絕緣子的檢測過少。本文針對航拍圖像中絕緣子檢測這一特定情況，通過多尺度訓練提升系統(tǒng)魯棒性，改進RPN（Region Proposal Network）候選框比例使檢測結(jié)果更貼合目標，改進Faster RCNN^[15] 模型并引入深度殘差網(wǎng)絡(luò)，提高復(fù)雜背景下絕緣子的檢測精度。

1   絕緣子檢測識別方法

在海量巡檢圖像中絕緣子形態(tài)不一且現(xiàn)有目標檢測算法絕緣子檢測精確度較低。為提高目標檢測準確性，降低漏檢率，提升檢測速度，本文選用Faster RCNN 模型進行巡檢圖像的絕緣子檢測，在此基礎(chǔ)上結(jié)合多尺度訓練、改善候選區(qū)域比例和深度殘差網(wǎng)絡(luò)，解決目標尺寸不一、遮擋等因素影響，進一步提高絕緣子檢測的精確度。本文的絕緣子檢測流程如圖1 所示。

1.1 樣本擴充

本文中絕緣子數(shù)據(jù)集來自無人機巡檢航拍圖像，涵蓋不同地點不同時期包含絕緣子的巡檢圖片?？紤]到部分巡檢圖像中存在很多小目標，而普通的切割方法會使這些小目標的信息大量流失，因此采用自適應(yīng)裁剪算法，可以通過計算目標占畫幅大小比例來進行裁剪操作，可以對樣本進行更有效的裁剪。并且采用水平翻轉(zhuǎn)以及亮度扭曲來進行樣本擴充。樣本擴充流程細節(jié)如圖2 所示，樣本擴充示例如圖3 所示。

（a）原始圖像

（b）水平翻轉(zhuǎn)

（c）自適應(yīng)裁剪

（d）亮度不足

（e）亮度過大

圖3 樣本擴充示例

1.2 Faster RCNN檢測算法

Faster RCNN 算法基本工作原理如圖3 所示。過程如下：

1）對輸入的圖像進行預(yù)處理，包括圖像翻轉(zhuǎn)、像素變換等；

2）采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進行特征提?。?/p>

3）通過區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選圖；

4）把候選框與提取的特征圖對應(yīng)，提取候選圖對應(yīng)的特征圖；

5）通過ROI 池化層將大小不同的候選框?qū)?yīng)的特征圖處理成相同大小；

6）將候選圖的特征圖輸入到全連接層，分別對候選框進行分類的位置回歸。

1.3 RPN網(wǎng)絡(luò)的改進

RPN 網(wǎng)絡(luò)是在特征圖上找到所有的目標候選區(qū)域，卷積層生成的特征映射圖作為RPN 的輸入。在RPN網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)置了9 種anchors，對應(yīng)3 種尺度（1282、2562、5122 ）以及3 種長寬比（1：1、1：2、2：1），但是對常規(guī)物體檢測設(shè)置的。由于絕緣子的外形均為細長型，寬高比例非常不均衡，原始的anchor 不適合對于細長絕緣子的檢測，而且絕緣子在整幅圖像中的占比較小，因此為了得到更好的識別效果，需要微調(diào)候選框比例。為了降低漏檢率，增加一組尺度642，候選框數(shù)目從9 增加到了12。將PRN 網(wǎng)絡(luò)候選框比例擴展，尋找最佳比例。

1.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

深度殘差網(wǎng)絡(luò)（deep residual network，ResNet）^[16]設(shè)計了一種殘差模塊，并以殘差模塊來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，殘差模塊如圖5 所示。其中X 為該殘差模塊的輸入，F(xiàn)(X)為由該殘差模塊擬合得到的函數(shù)。

深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet101 由殘差模塊層層疊加構(gòu)成，包含100 個卷積層、100 個激活層、4 個池化層和1 個全連接層。而原始Faster-RCNN 算法也利用包含4 個池化層的VGG16 網(wǎng)絡(luò)來提取圖像特征，因此本文利用ResNet101 來代替VGG16 網(wǎng)絡(luò)，圖像尺寸變化也與VGG16 網(wǎng)絡(luò)保持一致。實驗結(jié)果表明，相比利用VGG16 網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，使用ResNet101 網(wǎng)絡(luò)可以取得更好的檢測效果。

1.5 多尺度訓練

原始Faster RCNN 模型要求訓練的圖片尺寸相同，而在實際巡檢過程中，采集圖像中絕緣子大小不一，差別較大，因此容易出現(xiàn)漏檢的情況，包括圖像中絕緣子較小的圖像。為了降低絕緣子的漏檢率，通過多尺度訓練，設(shè)置三種輸入尺度（480、600、750），在保持絕緣子圖像占比不變的情況下，每張圖片隨機以一種尺度輸入進行訓練，使訓練出的模型能夠?qū)W習各種尺寸大小的絕緣子特征。實驗證明，采用多尺度訓練能夠檢測到較小的絕緣子圖像，提高絕緣子的檢測率。

2   實驗結(jié)果及分析

2.1 評價指標

本文運算環(huán)境配置為：Inter Core i7-9700F@4.50 GHz、8GB 運行內(nèi)存、RTX2070 Super ultra oc GPU 的電腦。本文選取巡檢絕緣子圖片共3 400 張，其中3 100 張為網(wǎng)絡(luò)的訓練集，300 張為測試集。采用精確度（precision）和召回率（recall）來衡量模型檢測的結(jié)果，公式如（1）、（2）所示。

其中，TP 為正常識別出絕緣子的樣本數(shù)；FP 為錯誤識別絕緣子的樣本數(shù)；FN 為未識別出絕緣子的樣本數(shù)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)訓練

在訓練時批次大小設(shè)置為128，權(quán)值衰減設(shè)為0.000 5，初始學習率為0.001。通過損失值（Loss）來判斷網(wǎng)絡(luò)訓練效果，如圖6 所示，迭代次數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)的損失值越接近于0，說明訓練效果也越來越好。平均準確率與迭代次數(shù)關(guān)系如圖7 所示，迭代次數(shù)越多，絕緣子識別的平均準確率也越高，當?shù)?3 000 時達到了最大的88%，因此本文把迭代13 000 次時的權(quán)重作為目標檢測模型。

2.3 候選區(qū)域比例對檢測結(jié)果的影響

改變RPN 網(wǎng)絡(luò)中候選區(qū)域比例的種類數(shù)量，對文中建立的數(shù)據(jù)集進行檢測，得到的檢測結(jié)果以及平均精度（AP）如表1 所示，當檢測候選框比例為1:4、1:3、1:2，1:1、2:1、3:1、4:1 時，檢測的平均精度最佳，比原始模型提升了8.02%。

2.4 改進后的Faster RCNN實驗結(jié)果

2.4.1不同目標檢測算法結(jié)果對比

用不同目標檢測算法與改進后的Faster RCNN 進行對比，結(jié)果如圖8 所示。由圖8 可知，改進后的Faster RCNN 模型相較其他網(wǎng)絡(luò)模型能完整地識別出被桿塔遮擋的絕緣子部分，以及圖中微小的絕緣子目標，且圖中的識別框更貼合目標絕緣子。

（a）Yolo v3

（b）Faster RCNN

（c）改進后Faster RCNN

圖8 不同目標檢測算法檢測結(jié)果圖

用不同網(wǎng)絡(luò)模型對300 張測試集進行檢測，能準確識別出所有絕緣子，包括殘缺以及被遮擋的絕緣子，視為識別正確，實驗結(jié)果如表2 所示。改進后的FasterRCNN 相比Faster RCNN 以及YOLO v3 召回率分別提升了10%、7.34%，精確度分別提升了4.88%、3.82%。但平均檢測時間較長，但仍然滿足巡檢要求。

2.4.2不同目標檢測算法結(jié)果對比

不同策略訓練網(wǎng)絡(luò)的檢測結(jié)果如表3 所示。由表3可知，策略2 相比策略1，微調(diào)候選框比例使精度提高了1.37%。策略3 比策略1 增加了一組尺度（642），anchor 數(shù)量增加到12，精確度也有明顯提升。策略3和策略4 對比可知，增加多尺度訓練，將檢測精確度提高了1.09%。策略5 和策略6 對比可知，深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet101 可以取得更好的檢測效果。綜上所述，4 種策略都使網(wǎng)絡(luò)模型的精度更高。

3   結(jié)束語

為提高航拍圖像中絕緣子的檢測能力，本文基于Faster RCNN 網(wǎng)絡(luò)模型進行改進使絕緣子檢測結(jié)果更為精確。針對絕緣子尺寸不一的特點，微調(diào)RPN 候選區(qū)域比例，增加anchor 數(shù)量，選擇ResNet101 網(wǎng)絡(luò)，提高絕緣子檢測的準確性和實時性。訓練時增加多尺度訓練來提高檢測模型的魯棒性。針對航拍圖像中遮擋絕緣子，增加深度殘差網(wǎng)絡(luò)來提高檢測精確度。檢測結(jié)果表明，改進后的Faster RCNN 網(wǎng)絡(luò)的檢測精確度與FasterRCNN 相比提升了4.88%。但該方法平均檢測時間有所增加，而且巡檢絕緣子狀況不一，后續(xù)將繼續(xù)增加樣本，并且添加紅外絕緣子圖像，缺陷絕緣子圖像等，進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，減少測試時間，提升檢測準確度。

參考文獻：

[1] GOLIGHTLY I,JONES D. Corner detection and matching for visual tracking during power line inspection[J].Image and vision computing,2003,21(9):827-840.

[2] 黃宵寧,張真良.直升機巡檢航拍圖像中絕緣子圖像的提取算法[J].電網(wǎng)技術(shù),2010,34(1):194-197.

[3] 趙振兵,金思新,劉亞春.基于NSCT的航拍絕緣子圖像邊緣提取方法[J].儀器儀表學報,2012,33(9):2045-2052.

[4] OBERWEGER M,WENDEL A,BISCHOF H. Visual recognition and fault detection for power line insulators[C].19th computer vision winter workshop,2014.

[5] 金立軍,田治仁,高凱,等.基于紅外與可見光圖像信息融合的絕緣子污穢等級識別[J].中國電機工程學報,2016,36(13):3682-3691,3389.

[6] 張燁,馮玲,穆靖宇,等.輸電線路絕緣子覆冰厚度圖像識別算法[J].電力系統(tǒng)自動化,2016,40(21):195-202.

[7] HOSANG J,BENENSON R,DOLLáR P,et al,What makes for effective detection proposals[J],IEEE transactions on pattern analysis & machine intelligence,2016,38(4):814.

[8] 王萬國,田兵,劉越,等.基于RCNN的無人機巡檢圖像電力小部件識別研究[J].地球信息科學學報,2017,19(2):256-263.

[9]李軍鋒,王欽若,李敏.結(jié)合深度學習和隨機森林的電力設(shè)備圖像識別[J].高電壓技術(shù),2017,43(11):3705-3711.

[10] LING Z,ZHANG D,QIU R C,et al,An accurate and realtime method of self-blast glass insulator location based on faster R-CNN and U-net with aerial images [J],CSEE journal of power and energy systems,2019,5(4):474-482.

[11] WANG Y,WANG J,GAO F,et al,Detection and recognition for fault insulator based on deep learning[C],20181 1 t h i n t e r n a t i o n a l c o n g r e s s o n i m a g e a n d s i g n a l processing,BioMedical Engineering and Informatics(CISPBMEI), 2018.

[12] OHTA H,SATO Y,MORI T,et al,Image acquisition of power line transmission towers using UAV and deep learning technique for insulators localization and recognition[C].2019 23rd international conference on system theory,control and computing(ICSTCC),2019.

[13] ANTWI-BEKOE E,ZHAN Q,XIE X,et al,Insulator recognition and fault detection using deep learning approach[C]. Journal of Physics:Conference Series,Volume 1454,2019 international conference on advanced information systems and engineering,Cairo,Egypt.

[14] 馬鵬,樊艷芳.基于深度遷移學習的小樣本智能變電站電力設(shè)備部件檢測[J].電網(wǎng)技術(shù),2020,44(3):1148-1159.

[15] REN S,HE K,GIRSHICK R,et al,Faster R-CNN:Towards r e a l - t i m e o b j e c t d e t e c t i o n w i t h r e g i o n p r o p o s a l networks[J],IEEE transactions on pattern analysis & machine intelligence,2017,39(6):1137-1149.

[16] HE K,ZHANG X,REN S,et al,Deep residual learning for image recognition[C].2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),Las Vegas,USA:IEEE,2016:770-77.

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年10月期）