基于改進(jìn)MaskR-CNN與SVM的設(shè)備接頭智能識(shí)別

摘 要：為提高變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)微小部件的監(jiān)控識(shí)別準(zhǔn)確率，以變電站設(shè)備接頭為研究對(duì)象，提出一種基于改進(jìn)的掩碼區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Mask R-CNN）模型與SVM模型的監(jiān)控識(shí)別方法。以Mask R-CNN模型和SVM模型為基礎(chǔ)，通過(guò)在Mask R-CNN模型的位置預(yù)測(cè)層和像素預(yù)測(cè)層后增加一層一致預(yù)測(cè)層，并構(gòu)建改進(jìn)的Mask R-CNN模型，實(shí)現(xiàn)了變電設(shè)備接頭的位置預(yù)測(cè)。采用SVM模型進(jìn)行位置判定，實(shí)現(xiàn)了變電站設(shè)備接頭識(shí)別。仿真結(jié)果表明，所提方法可基于變電站可見(jiàn)光和紅外圖像，有效識(shí)別變電設(shè)備接頭，準(zhǔn)確率達(dá)到98.89%，相較于SSD和YOLOv3等常用目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)變電站設(shè)備微小部件識(shí)別具有明顯優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：變電站設(shè)備；Mask R-CNN模型；SVM模型；目標(biāo)識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP277.2；TM744 + .3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2024）11-0179-04

Intelligent identification of equipment connectors based onimproved Mask R-CNN and SVM

FENG Shanqiang，WANG Zhichun，XU Peixin

（China Southern Power Grid Power Technology Co.，Ltd.，Guangzhou 510080，China）

Abstract：To improve the accuracy of identifying small components of substation equipment，taking substationequipment joints as the research object，a recognition method based on an improved Mask R-CNN（Mask R-CNN）model and SVM model was proposed. Based on the Mask R-CNN model and SVM model，a consistent predictionlayer was added after the position prediction layer and pixel prediction layer of the Mask R-CNN model，and an im?proved Mask R-CNN model was constructed to realize the position prediction of substation equipment joints. TheSVM model was used to determine the position，and the joint identification of substation equipment was realized.The simulation results showed that the proposed method could effectively identify substation equipment joints basedon visible and infrared images of the substation，and had a high accuracy rate of 98.89%. Compared with commonlyused object detection models such as SSD and YOLOv3，it had significant advantages in identifying small compo?nents of substation equipment.

Key words：substation equipment；mask R-CNN model；SVM model；target recognition

變電站設(shè)備是電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施，其安全穩(wěn)定性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性。目前，針對(duì)變電站設(shè)備故障診斷的方法主要集中在大型變電站設(shè)備故障診斷方向上，如通過(guò)將紅外設(shè)備采集到的散熱器實(shí)時(shí)圖像信息融入到改進(jìn)的穩(wěn)健模糊核聚類算法，實(shí)現(xiàn)了變電站設(shè)備的故障診斷 [1] ；提出一種GIS智能變電站數(shù)字孿生模型建模方法，通過(guò)利用變電站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行健康評(píng)估及故障診斷 [2] ；利用多層誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，采用數(shù)字孿生超寬帶（UWB）定位模型對(duì)變電站設(shè)備進(jìn)行精準(zhǔn)定位 [3] 。因此，要實(shí)現(xiàn)變電站設(shè)備微小部件的故障診斷，其前提是實(shí)現(xiàn)精確的變電站設(shè)備微小部件位置檢測(cè)識(shí)別。本文嘗試結(jié)合快速目標(biāo)分割模型Mask R-CNN和SVM模型，提出一種基于改進(jìn)的掩碼區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MaskR-CNN）模型與SVM模型的識(shí)別方法，通過(guò)采用改進(jìn)Mask R-CNN模型對(duì)變電設(shè)備接頭的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后SVM模型進(jìn)行變電站設(shè)備接頭位置判定，實(shí)現(xiàn)了變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)設(shè)備接頭識(shí)別。

1 基本算法

1. 1 變電站設(shè)備接頭位置預(yù)測(cè)算法

1. 1. 1 Mask R-CNN模型

Mask R-CNN是一種新穎的快速目標(biāo)分割預(yù)測(cè)模型，結(jié)合了Faster R-CNN目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和MaskR-CNN分割網(wǎng)絡(luò)，可同時(shí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和像素級(jí)分割任務(wù)，具有可擴(kuò)展、可移植性的特點(diǎn) [4-5] 。

預(yù)測(cè)模型主要分為2個(gè)階段。其中，第1階段負(fù)責(zé)生成可能包含目標(biāo)的矩形框，包括用于提取圖像特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)；第2階段負(fù)責(zé)確定含有目標(biāo)的矩形框位置，以及目標(biāo)類別的置信度和目標(biāo)像素，包括感興趣區(qū)域排列層、全連接層，以及類別預(yù)測(cè)層、位置預(yù)測(cè)層、像素預(yù)測(cè)層 [6] 。

1. 1. 2 Mask R-CNN模型改進(jìn)

Mask R-CNN集成了目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)分割功能，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特定目標(biāo)類別、位置和像素的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，本研究選用該模型對(duì)變電站設(shè)備接頭進(jìn)行預(yù)測(cè)。但由于Mask R-CNN的輸出包含了大量的像素級(jí)位置信息，無(wú)法保證位置預(yù)測(cè)層輸出與像素預(yù)測(cè)層輸出結(jié)果的一致性，進(jìn)而影響后續(xù)變電站設(shè)備接頭的定位識(shí)別 [7] 。因此，為解決該問(wèn)題，研究通過(guò)在位置預(yù)測(cè)層和像素預(yù)測(cè)層后增加一層一致預(yù)測(cè)層，對(duì)Mask R-CNN模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)。

改進(jìn)的Mask R-CNN模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1. 2 變電站設(shè)備接頭位置判定算法

SVM模型是一種二元分類的線性分類器，其核心思想是將輸入信息非線性映射到高維空間，并根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，利用最優(yōu)分類平面區(qū)分不同類別的樣本 [8-9] 。

2 基于改進(jìn)Mask R-CNN與SVM的變電站設(shè)備接頭識(shí)別

結(jié)合上述改進(jìn)的Mask R-CNN模型和SVM模型，將其應(yīng)用于變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中，對(duì)變電站設(shè)備接頭進(jìn)行識(shí)別，具體識(shí)別流程如下：

（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。收集整理變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中相關(guān)接頭圖像數(shù)據(jù)。由于目前變電站圖像包括可見(jiàn)光和紅外2種類型，因此本研究采集了變電站設(shè)備接頭可見(jiàn)光圖像和紅外圖像?？紤]到改進(jìn)的Mask R-CNN模型和SVM模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而采集的變電站設(shè)備接頭數(shù)據(jù)量有限，因此為擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，對(duì)圖像進(jìn)行了水平翻轉(zhuǎn)和加入色彩擾動(dòng)等預(yù)處理，并按一定比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

（2）改進(jìn) Mask R-CNN 模型構(gòu)建與訓(xùn)練。設(shè)置Mask R-CNN模型的最大迭代次數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)，并基于 tensorflow 深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建改進(jìn)的 MaskR-CNN模型。然后將訓(xùn)練集輸入構(gòu)建的改進(jìn)MaskR-CNN模型中進(jìn)行訓(xùn)練，保存滿足條件的改進(jìn)MaskR-CNN模型；

（3）改進(jìn)MaskR-CNN模型測(cè)試。將測(cè)試集輸入上述保存的改進(jìn)MaskR-CNN模型中，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)精度；

（4）SVM模型構(gòu)建與訓(xùn)練。設(shè)置SVM模型的懲罰系數(shù)、徑向基函數(shù)等參數(shù)，并基于tensorflow深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建SVM模型。將改進(jìn)Mask R-CNN模型輸出變電站設(shè)備接頭預(yù)測(cè)位置輸入SVM模型中進(jìn)行訓(xùn)練，并保存滿足條件的SVM模型；

（5）變電站設(shè)備接頭識(shí)別。將待識(shí)別的變電站設(shè)備接頭先后輸入通過(guò)測(cè)試保存的改進(jìn)Mask R-CNN模型和SVM模型中，其輸出結(jié)果即為變電站設(shè)備接頭識(shí)別結(jié)果。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3. 1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

本次實(shí)驗(yàn)基于tensorflow深度學(xué)習(xí)框架搭建改進(jìn)Mask R-CNN模型和SVM模型，并在Windows10操作系統(tǒng)中運(yùn)行。系統(tǒng)配置 Intel （R）Xeon（R）Gold6152CPU，NVIDIA Tesla P40 GPU，256 GB內(nèi)存。

3. 2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自自主采集的某變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中導(dǎo)電接頭圖像數(shù)據(jù)，包括1 000張紅外圖像和1 000張同一位置拍攝的可見(jiàn)光圖像。

考慮到采集圖像的時(shí)間不同，其環(huán)境亮度和曝光程度不同，導(dǎo)致圖像過(guò)曝或過(guò)暗，且存在圖片模糊的問(wèn)題，會(huì)對(duì)改進(jìn)Mask R-CNN模型訓(xùn)練造成干擾。因此，為避免該問(wèn)題，研究對(duì)存在上述問(wèn)題的圖像進(jìn)行了刪除處理。另外，考慮到采集的圖像數(shù)據(jù)數(shù)量用于改進(jìn)MaskR-CNN模型訓(xùn)練遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，實(shí)驗(yàn)前研究對(duì)保留的所有圖像進(jìn)行了水平翻轉(zhuǎn)處理，以擴(kuò)充實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。

最后，為進(jìn)一步擴(kuò)充實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，研究對(duì)所有圖像每個(gè)顏色通道進(jìn)行了不超過(guò)1%的色彩擾動(dòng)變換。

通過(guò)上述預(yù)處理，最終分別獲取了10 000張紅外圖像和10 000張可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)用于實(shí)驗(yàn)。將所獲取的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)均按3∶1比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用于改進(jìn)Mask R-CNN模型的訓(xùn)練與測(cè)試。

3. 3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本次實(shí)驗(yàn)選用交并比平均值（MIoU）評(píng)估改進(jìn)Mask R-CNN模型對(duì)變電站設(shè)備接頭位置預(yù)測(cè)的性能，選用正確率（Accuracy）評(píng)估SVM模型對(duì)變電站設(shè)備接頭的識(shí)別性能。交并比平均值的計(jì)算公式如式（3）；正確率的計(jì)算方法如式（4）

式中： TP、TN 分別表示真正例和真負(fù)例； FP、FN分別表示假正例和假負(fù)例。

3. 4 參數(shù)設(shè)置

本 次 實(shí) 驗(yàn) 設(shè) 置 改 進(jìn) Mask R-CNN 模 型 的batch_size為8，訓(xùn)練輪次為20，學(xué)習(xí)率為0.000 1，目標(biāo)物體類別數(shù)為1，Anchor數(shù)為9，Anchor的長(zhǎng)、寬、比分比為1∶1、1∶2、2∶1，Anchor的像素大小分別為64 2 、128 2 、256 2 ，proposal數(shù)為300，感興趣區(qū)域排列層采樣點(diǎn)數(shù)為4 [13-14] 。

設(shè)置SVM模型的懲罰系數(shù)為1，徑向基核函數(shù)參數(shù)為0.05，正負(fù)類別權(quán)重分別為0.8和0.2。

3. 5 結(jié)果與分析

3. 5. 1 變電站設(shè)備接頭位置預(yù)測(cè)驗(yàn)證

（1）Mask R-CNN模型改進(jìn)效果驗(yàn)證。為驗(yàn)證本研究對(duì)Mask R-CNN模型的改進(jìn)效果，研究分析了改進(jìn)前后Mask R-CNN模型在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)效果，結(jié)果如圖2所示。

由圖 2 可知，相較于改進(jìn)前，改進(jìn)后的 MaskR-CNN模型對(duì)變電站設(shè)備接頭可見(jiàn)光圖像和紅外圖像的預(yù)測(cè)交并比平均值更高，均達(dá)到92%以上，說(shuō)明所提的改進(jìn)Mask R-CNN模型可較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)變電站設(shè)備接頭位置。

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提改進(jìn)Mask R-CNN模型對(duì)提高位置預(yù)測(cè)和像素預(yù)測(cè)結(jié)果的一致性作用，研究在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上分別采用改進(jìn)前后的Mask R-CNN模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其輸出的位置預(yù)測(cè)和像素預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，改進(jìn)后的Mask R-CNN模型交并比平均值優(yōu)于改進(jìn)前標(biāo)準(zhǔn)Mask R-CNN模型，說(shuō)明本研究對(duì)Mask R-CNN模型的改進(jìn)有效，可提高變電站設(shè)備接頭位置預(yù)測(cè)和像素預(yù)測(cè)的一致性，實(shí)現(xiàn)更精確的變電站設(shè)備接頭識(shí)別。

（2）改進(jìn)Mask R-CNN模型預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證。為驗(yàn)證所提改進(jìn)Mask R-CNN模型對(duì)變電站接頭位置預(yù)測(cè)的效果，研究將試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的同一位置的可見(jiàn)光圖像和紅外圖像合并為一組，共10 000組圖像，按3∶1比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并利用訓(xùn)練集訓(xùn)練改進(jìn)Mask R-CNN模型?；跍y(cè)試數(shù)據(jù)集，采用所提模型進(jìn)行變電站設(shè)備接頭位置預(yù)測(cè)，并將其預(yù)測(cè)結(jié)果與常用目標(biāo)分割預(yù)測(cè)模型CART、DeepMask、AdaBoost模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得到如圖4所示結(jié)果。

由圖4可知，所提的改進(jìn)Mask R-CNN模型對(duì)變電站設(shè)備接頭的位置預(yù)測(cè)交并比平均值最高，為93.88%，相較于對(duì)比模型均有較大程度的提升。由此說(shuō)明，所提的改進(jìn)Mask R-CNN模型可從變電站設(shè)備可見(jiàn)光和紅外圖像中，較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)變電站設(shè)備接頭位置，且具有一定的優(yōu)越性，為后續(xù)SVM模型識(shí)別變電站設(shè)備接頭奠定了基礎(chǔ)。

3. 5. 2 變電站設(shè)備接頭識(shí)別效果驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提基于改進(jìn)Mask R-CNN與SVM模型對(duì)變電站設(shè)備接頭的識(shí)別效果，研究基于可見(jiàn)光圖像訓(xùn)練集、紅外圖像訓(xùn)練集、可見(jiàn)光+紅外圖像訓(xùn)練集進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，所提的改進(jìn)MaskR-CNN與SVM模型可基于變電站設(shè)備接頭可見(jiàn)光圖像、紅外圖像和可見(jiàn)光+紅外圖像，實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站設(shè)備接頭的有效識(shí)別，且具有較高的正確率，分別為93.11%、94.56%、98.89%。

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提改進(jìn)Mask R-CNN與SVM模型對(duì)變電站設(shè)備接頭的定位效果，研究對(duì)比了所提模型與常用目標(biāo)檢測(cè)算法SSD [15] 和YOLOv3 [16] 模型在可見(jiàn)光+紅外圖像測(cè)試數(shù)據(jù)集上識(shí)別效果，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，相較于對(duì)比模型，所提的改進(jìn)MaskR-CNN與SVM模型對(duì)變電站設(shè)備接頭目標(biāo)的識(shí)別效果更好，準(zhǔn)確率最高，達(dá)到98.89%，具有較大幅度的提升。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，所提的基于改進(jìn)Mask R-CNN模型和SVM模型的變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)中設(shè)備接頭的識(shí)別方法，通過(guò)采用改進(jìn)的Mask R-CNN模型對(duì)變電設(shè)備接頭的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，并采用SVM模型進(jìn)行位置判定，實(shí)現(xiàn)了利用變電站可見(jiàn)光和紅外圖像進(jìn)行變電站設(shè)備接頭識(shí)別，且具有較高的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率達(dá)到98.89%。相較于SSD和YOLOv3等常用目標(biāo)檢測(cè)模型，所提的改進(jìn)Mask R-CNN模型和SVM模型對(duì)變電站設(shè)備微小部件識(shí)別具有明顯優(yōu)勢(shì)，為變電站設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)的微小部件故障診斷奠定了基礎(chǔ)。

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