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    一種瓷支柱絕緣子紅外圖像目標(biāo)檢測算法

    2023-11-28 11:35:22周陽洋胡俊華尹駿剛李慶明吳慧玲
    浙江電力 2023年11期
    關(guān)鍵詞:支柱絕緣子紅外

    周陽洋,胡俊華,徐 華,尹駿剛,李慶明,吳慧玲

    (1. 國網(wǎng)浙江省電力有限公司,杭州 310007;2. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,長沙 410082;3. 湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司,長沙 410205)

    0 引言

    支柱絕緣子作為絕緣控件,被廣泛應(yīng)用于變電站中。由于支柱絕緣子暴露在室外復(fù)雜環(huán)境下長期運行,受到機械載荷、浮塵、冰雹、酸雨、震動等多種復(fù)雜因素的影響,其機械性能與絕緣性能會逐漸下降,進而產(chǎn)生缺陷[1-3]。缺陷支柱瓷絕緣子無法承受正常的機電負載,會導(dǎo)致異常發(fā)熱、局部放電等現(xiàn)象,甚至出現(xiàn)斷裂事故,對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行產(chǎn)生嚴重威脅[4-5]。

    目前,瓷支柱絕緣子故障檢測方法包括超聲波、振動聲學(xué)、可見光、紅外檢測等,其中,支柱絕緣子紅外檢測技術(shù)分為紅外熱波法和紅外熱像法兩類。王黎明等[6]提出一種基于紅外熱波技術(shù)的支柱瓷絕緣子無損檢測方法,利于閃光燈對支柱絕緣子施加高能光脈沖,通過分析紅外熱像儀采集的紅外熱圖序列識別缺陷支柱絕緣子。紅外熱像法應(yīng)用于懸式絕緣子劣化檢測的時間相對較早,研究人員在邊緣檢測、目標(biāo)分割、特征提取、智能識別等方面開展了大量研究,取得了較好的實用化效果[7-9]。楊高坤[10]提出一種基于YOLOv4的電力設(shè)備紅外圖像故障診斷算法,平均精度與檢測速度分別達到了91.23%和69.1幀/s。段中興等[11]針對電力設(shè)備紅外圖像存在的圖像視覺效果差、尺度差異性大、數(shù)據(jù)類別不平衡等問題,提出了一種基于改進YOLOv4 的目標(biāo)檢測模型,所提方法對8 類電力設(shè)備的平均識別精度達96.31%,檢測速度達71幀/s。顧星等[12]針對紅外場景中目標(biāo)檢測精度低、實行性差的問題,提出一種基于注意力機制的紅外目標(biāo)檢測方法,檢測精度和速度有了顯著提高。劉冬等[13]針對地面復(fù)雜場景下,紅外目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率低、網(wǎng)絡(luò)模型過大難以應(yīng)用于移動或嵌入式平臺等問題,提出一種輕量級紅外實時目標(biāo)檢測模型MCA-YOLO。王媛彬等[14]提出一種基于輕量骨干網(wǎng)絡(luò)和注意結(jié)構(gòu)的變電設(shè)備紅外圖像識別算法,通過在YOLOv5 骨干網(wǎng)絡(luò)中引入Ghost 卷積,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輕量化,使得整體識別精度達到93.80%,檢測速度達到了90.9 幀/s。劉國特等[15]提出了一種基于改進級聯(lián)Gentle Adaboost(G-Adaboost)的支柱絕緣子紅外圖像AI 識別算法,將支柱絕緣子作為正標(biāo)簽,其他作為負標(biāo)簽,利于Haar-like 進行特征提取,通過改進弱分類器和權(quán)值更新規(guī)則,提高精度和減少檢測時間,并將其串聯(lián),得到的模型對多目標(biāo)檢測精度達到了93.90%。

    總的來說,目前針對支柱絕緣子紅外熱像目標(biāo)檢測模型的研究較少。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展,其卓越性能遠超經(jīng)典算法,圖像檢測精度大幅提高。本文提出一種瓷支柱絕緣子紅外圖像輕量級目標(biāo)檢測算法,通過改進YOLOv7 訓(xùn)練一種針對瓷支柱絕緣子的輕量級目標(biāo)檢測模型,將普通卷積核替換為膨脹卷積核,使用DMobilenet 替換主干網(wǎng)絡(luò)ELANCSP,實現(xiàn)紅外圖像多目標(biāo)快速檢測和精準(zhǔn)定位。

    1 目標(biāo)檢測模型結(jié)構(gòu)

    1.1 主干網(wǎng)絡(luò)替換

    YOLO 目標(biāo)識別定位算法,開創(chuàng)性地將候選區(qū)與對象識別兩個階段變成一個階段,極大地提高了檢測速度,在目標(biāo)識別領(lǐng)域被廣泛使用。當(dāng)前的YOLOv7結(jié)構(gòu)主要分為主干網(wǎng)絡(luò)ELANCSP、加強特征提取的SPPCSPC(空間金字塔池化)及PANet預(yù)測網(wǎng)絡(luò)。本文使用D-Mobilenet網(wǎng)絡(luò)替換ELANCSP網(wǎng)絡(luò),如圖1所示。

    圖1 YOLOv7模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)替換Fig.1 Network structure replacement of YOLOv7 model

    1.2 膨脹-深度可分離卷積

    膨脹卷積通過給卷積核增加間隙來變相地增大感受野。如果每兩個相鄰元素之間有D-1 個空洞,則卷積核的有效大小可表示為:

    式中:K為膨脹卷積核實際尺寸;k為標(biāo)準(zhǔn)卷積核尺寸;D為膨脹率,當(dāng)D=1時卷積核為標(biāo)準(zhǔn)的卷積核。

    該卷積增加感受野同時不增加參數(shù)量,利于提取更深層次的特征,本文提出一種類似Mobilenetv2的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在深度可分離卷積層中加入膨脹卷積核。DDSC(膨脹-深度可分離卷積)結(jié)構(gòu)如圖2所示,通過逐點卷積將深度卷積輸出的無關(guān)特征圖融合。

    圖2 膨脹-深度可分離卷積結(jié)構(gòu)Fig.2 Structures of dilated convolution and depthwise separable convolution

    根據(jù)式(2)得標(biāo)準(zhǔn)卷積計算量:

    根據(jù)式(3)得深度卷積的計算量:

    根據(jù)式(4)得逐點卷積的計算量:

    式中:Gc為標(biāo)準(zhǔn)卷積計算量;Gf為標(biāo)準(zhǔn)卷積后特征圖邊長;Gk為標(biāo)準(zhǔn)卷積核邊長;I為輸入通道數(shù);O為輸出通道數(shù);Dc為深度卷積計算量;Df為膨脹卷積后特征圖邊長;Dk為膨脹卷積核有效參數(shù)邊長;Pc為逐點卷積計算量。

    輸入6×6×3 的特征圖,padding(填充)、stride(步幅)分別為1,卷積核為3×3(膨脹卷積核5×5),輸出6×6×4 的特征圖。普通卷積參數(shù)為108(3×3×3×4,卷積核大小×輸入通道數(shù)×輸出通道數(shù)),計算量為3 888(6×6×108,卷積核移動次數(shù)×普通卷積參數(shù))。膨脹-深度可分離卷積參數(shù)為39(3×3×3+3×4,膨脹卷積核有效大小×輸入通道數(shù)+輸入通道數(shù)×輸出通道數(shù)),計算量為624(4×4×39,膨脹卷積核移動次數(shù)×膨脹-深度可分離卷積參數(shù))。與普通卷積相比,DDSC的參數(shù)量與計算量明顯減少。

    本文提出D-Mobilenet網(wǎng)絡(luò),由于在檢測過程中使用膨脹卷積,會丟失部分圖像連續(xù)信息,影響對小目標(biāo)的識別。為保持對于小目標(biāo)識別的足夠精度,僅在主干網(wǎng)絡(luò)高層加入了部分膨脹卷積。

    1.3 特征金字塔結(jié)構(gòu)

    本文特征金字塔的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是指網(wǎng)絡(luò)替換后,除去YOLO Head 和D-Mobilenet 外的部分,模型使用SPPCSPC 層,防止圖像拉伸和裁剪過程中,由于輸入圖像尺寸不一致,導(dǎo)致圖像失真的現(xiàn)象。SPPCSPC層結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 SPPCSPC結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of SPPCSPC

    使用大小不同的池化核(無處理、5×5、9×9和13×13)對D-Mobilenet 主干網(wǎng)絡(luò)的末尾特征層進行最大池化,增加輕量級網(wǎng)絡(luò)的感受野,分離出紅外圖像中的有效特征。PANet(路徑聚合網(wǎng)絡(luò))結(jié)構(gòu)如圖4所示。

    圖4 PANet結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of PANet

    其中,Multi_Concat_Block、UpSampling2D、Transition_Block 分別是多重分支堆疊、上采樣、分支堆疊下采樣模塊。由于殘差結(jié)構(gòu)容易優(yōu)化,因此多重分支堆疊中大量使用該結(jié)構(gòu),同時可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來增加精度。但為避免網(wǎng)絡(luò)深度過深造成梯度消失,在殘差塊中使用大量跳躍連接。

    1)多重分支堆疊模塊

    Left1 使用一個CBS(Conv2d+BN+SiLU,卷積標(biāo)準(zhǔn)化激活函數(shù)),Left2 使用一個CBS,Left3 使用3 個CBS,Left4 使用5 個CBS,將4 個特征層堆疊后再使用一個CBS來特征整合。

    2)分支堆疊下采樣模塊

    左部分是一個最大池化和一個卷積,右部分是兩個卷積,將兩部分的結(jié)果堆疊輸出。

    多重分支堆疊模塊與分支堆疊下采樣模塊如圖5、圖6所示。

    圖5 多重分支堆疊模塊結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of multi-branch stacked modules

    圖6 分支堆疊下采樣模塊結(jié)構(gòu)Fig.6 Structure of branch-stacked sampling modules

    使用FPN(特征金字塔網(wǎng)絡(luò))的PANet 結(jié)構(gòu)對有效特征層進行特征融合。

    1.4 預(yù)測框機制

    本文的輕量級網(wǎng)絡(luò)模型在對紅外圖像多目標(biāo)檢測時,首先是在多尺度特征圖的中間層、中下層和底層上提取3個有效特征層。它們的shape(形狀)分別是(80,80,512)(40,40,1 024)(20,20,1 024)。輸出層的shape 分別是(20,20,18)(40,40,18)(80,80,18),輸出層shape的最后一維度為18,是因為支柱瓷絕緣子代表1個類,再加上4個調(diào)整參數(shù)(x_offset 和y_offset 代表x和y坐標(biāo)偏移量,h和w代表框的高和寬)和置信度1,就有最后的維度3×(1+5)=18。

    表1 先驗框與真實框比值結(jié)果Table 1 Ratios of prior bounding box to ground truth box

    YOLOv7 的9 個先驗框分別為[12,16]、[19,36]、[40,28]、[36,75]、[76,55]、[72,146]、[142,110]、[192,243]和[459,401]。假設(shè)真實框為[200,200],設(shè)定閾值為4,比較結(jié)果比值如表1所示。

    取表1 每行的最大比值,獲得下述矩陣:[16.66666667,10.52631579,7.14285714,5.55555556,3.63636364,2.77777778,1.81818182,1.215,2.295]

    由上可知,矩陣中比值小于4的有5個,在其分別對應(yīng)的不同尺寸先驗框中,[76,55]、[72,146]屬于40×40,[142,110]、[192,243]和[459,401]屬于20×20,此時的先驗框可用作真實框的預(yù)測。

    YOLOv7的Loss(損失)由3個部分組成:

    1)通過真實框獲取對應(yīng)先驗框的預(yù)測框,用真實框和預(yù)測框計算損失,如式(5)所示。

    式中:RCIOU為完整交并比;RIOU為交并比;k為預(yù)測框中心;kt為真實框中心;ρ2(k,kt)為兩個中心歐式距離;c為兩框最小閉包區(qū)域?qū)蔷€距離;α為v的影響因子;v為預(yù)測框。真實框?qū)捀弑认嗨贫扔墒剑?)、式(7)得出。

    式中:ht和wt分別為真實框的高和寬。

    2)把真實框?qū)?yīng)先驗框看為正樣本,其余的看作負樣本,根據(jù)樣本和特征點預(yù)測位置是否包含目標(biāo)計算交叉熵損失。

    3)獲取真實框和預(yù)測框的種類預(yù)測結(jié)果,計算預(yù)測結(jié)果交叉熵損失。

    2 數(shù)據(jù)增強

    2.1 紅外圖像數(shù)據(jù)集

    本文實驗采用某變電站支柱瓷絕緣子的紅外圖像(共計450 張)作為模型訓(xùn)練樣本,通過SJS(剪切、抖動、縮放)方法將數(shù)據(jù)擴充至650張,并進行標(biāo)注,最后得到約1 300個檢測對象。

    2.2 數(shù)據(jù)增廣

    SJS方法是對圖像進行仿射變換、縮放,并且進行長和寬的扭曲、旋轉(zhuǎn)、平移,在其多余的地方填充黑條將圖片變得更加多樣。如圖7所示,一張紅外圖像生成了新的4 張圖像,形態(tài)發(fā)生了變化。經(jīng)過這樣處理的圖像,可以增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性,有利于網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)的識別,提高了識別精度。

    圖7 紅外圖像增廣Fig.7 Infrared image augmentation

    Mosaic 數(shù)據(jù)增強是隨機對4 張不同紅外圖像分別使用仿射變換、翻轉(zhuǎn)、放縮等技巧,并且貼合進行擺放,最后將4張新圖片拼接為一張可用作訓(xùn)練的新圖像,如圖8所示。

    圖8 Mosaic數(shù)據(jù)增強效果Fig.8 Mosaic data enhancement effect

    這樣在進行BN(批歸一化)過程中,會有4個目標(biāo)紅外圖像的信息。使用Labelimg 手動標(biāo)注上述紅外圖像目標(biāo)并自動保存xml 文件,其中包括框的坐標(biāo)信息Xmin、Ymin、Xmax、Ymax以及框內(nèi)檢測對象類名稱,將標(biāo)注好的xml 文件和支柱瓷絕緣子的紅外圖像轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)格式的Pascal VOC 數(shù)據(jù)集。

    3 實驗結(jié)果及分析

    3.1 實驗環(huán)境與實驗流程

    實驗環(huán)境:在Windows10 64 位操作系統(tǒng)中采用PyTorch 框架搭建網(wǎng)絡(luò),GPU:NVIDIA Ge-Force RTX 2080Ti。CPU:Intel Core i5-11600KF@3.90GHz。

    本文的輕量級模型為減少參數(shù)量、增加輸出單元的感受野,提出D-Mobilenet 主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并且替換YOLOv7 中的ELANCSP,提取3 種不同尺度的有效特征層。通過SJS 方法進行數(shù)據(jù)擴充,運用K-means 聚類方法確定先驗框的個數(shù)與尺度,將用于訓(xùn)練的紅外圖像全部設(shè)置為640×640大小。

    在遷移學(xué)習(xí)中設(shè)置多階段訓(xùn)練方式,將Pascal VOC權(quán)重參數(shù)遷移過來作為初始權(quán)重,可以加快網(wǎng)絡(luò)收斂,減少訓(xùn)練時間。在前50 輪凍結(jié)訓(xùn)練中,將學(xué)習(xí)率設(shè)置為1×e4,后250 輪訓(xùn)練中,學(xué)習(xí)率設(shè)置為上限1×e6、下限1×e7,使用余弦退火技巧調(diào)整學(xué)習(xí)率,避免陷入局部最優(yōu)解。在訓(xùn)練過程中同時使用Mosaic 數(shù)據(jù)增強來提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。利用訓(xùn)練好的模型對目標(biāo)進行檢測時,采用非極大抑制對檢測產(chǎn)生的有效邊框進行篩選,不斷重復(fù)操作,保留最后的框。最后構(gòu)建基于YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、G-Adaboost 算法的輸電線路目標(biāo)檢測模型與本文算法的輕量級目標(biāo)檢測模型進行性能比較。

    3.2 評價準(zhǔn)則

    本文用mAP(平均精度均值)、模型內(nèi)存大小和FPS(每秒幀率)作為模型性能判斷依據(jù),計算公式為:

    式中:APi為檢測單個目標(biāo)的精度;N為目標(biāo)個數(shù);NS為檢測圖片總時間;WmAP和WFPS分別為mAP和FPS的計算值。

    3.3 消融實驗

    在輸入圖像分辨率為640×640 條件下,對測試集圖像進行YOLOv7 與兩種改進模型的消融實驗。由表2 可見,VOLOv7 骨干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNet 后,與原網(wǎng)絡(luò)相比,精準(zhǔn)度雖下降0.6%,但模型體積減少61%,檢測速度提升9.1%。進一步地,在MobileNet加入膨脹卷積核后,相比原網(wǎng)絡(luò),精準(zhǔn)度雖降低0.2%,但模型體積減少67.5%,檢測速度提升了18.4%。由此可見,D-MobileNet更具實時檢測的優(yōu)越性。

    表2 YOLOv7與改進模型的消融實驗研究Table 2 Study of ablation experiment of YOLOv7 and the improved model

    3.4 模型檢測效果

    為驗證本文輕量級模型可用性,因此訓(xùn)練YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、G-Adaboost 算法的紅外圖像目標(biāo)檢測模型,從保存的權(quán)重文件選取損失最低的進行檢測性能對比,如表3 所示??芍疚乃惴ǖ膍AP 高于YOLOv4、YOLOv5、G-Adaboost。與YOLOv4 相比,YOLOv7 減少75%的參數(shù),36%計算量,AP 增加1.5%,完全滿足支柱瓷絕緣子紅外圖像識別的需求。值得關(guān)注的重點是,本文提出的輕量級模型大小只有51.1MB,但又保持了較高的精度,可以滿足移動端或嵌入式設(shè)備上部署的條件。

    表3 不同算法模型的性能對比Table 3 Performance comparison of different algorithmic models

    將本實驗算法與YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7 以及G-Adaboost 檢測算法的識別效果進行比較。如圖9 所示。本文所提出的輕量級算法模型,檢測速度更快、精度更高,能夠快速、準(zhǔn)確地識別出目標(biāo),預(yù)測框更貼合檢測對象,用低于YOLOv7模型0.2%的識別準(zhǔn)確率換取了18.4%的檢測速度提升。

    圖9 檢測效果對比Fig.9 Comparison of detection effects

    4 結(jié)論

    本文提出了一種改進的輕量級目標(biāo)檢測算法,建立了基于瓷支柱瓷絕緣子紅外熱像的目標(biāo)檢測模型。驗證了該算法的有效性和可行性,對比其它算法的檢測效果,得出如下結(jié)論:

    1)D-Mobilenet使用DDSC替換普通卷積,大幅減少了計算量和參數(shù),使得模型更小,并且不影響對小目標(biāo)的檢測和定位。

    2)使用SJS 數(shù)據(jù)增廣、Mosaic 數(shù)據(jù)增強、Kmeans聚類、余弦退火衰減等訓(xùn)練技巧,選取各模型最低的權(quán)重文件進行實驗,得出的mAP值達到94.1%。

    3)與YOLOv4、YOLOv5 和YOLOv7 算法相比,本文算法的魯棒性和泛化能力更強,且模型更為輕量化,有利于運維人員快速掌握瓷支柱絕緣子運行狀態(tài),為設(shè)備故障紅外診斷提供有力技術(shù)支撐。

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