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    基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣設(shè)備紫外圖像評(píng)估算法研究

    2021-06-25 12:19:06王小超
    關(guān)鍵詞:污穢池化光斑

    王小超,張 勇

    (巢湖學(xué)院 信息工程學(xué)院,安徽 合肥238000)

    0 引言

    隨著大氣污染的加劇,電網(wǎng)輸變電的絕緣子表面容易積聚污穢,在不利天氣條件下容易發(fā)生污穢閃絡(luò),甚至可能造成停電事故[1-3].污穢度等級(jí)是衡量絕緣子表面污穢沉積程度的重要指標(biāo),對(duì)于輸電運(yùn)行維護(hù)、防范污穢閃絡(luò)具有重要意義[4-6].

    紫外成像檢測(cè)技術(shù)在電力檢測(cè)方面已有大量研究,在高壓輸電線路、變電站的絕緣、導(dǎo)線等電力設(shè)備的檢測(cè)及狀態(tài)評(píng)估方面應(yīng)用廣泛.絕緣子發(fā)生電暈放電的紫外圖像中蘊(yùn)含著絕緣子污穢程度的信息,是實(shí)現(xiàn)絕緣子污穢度評(píng)估和污穢閃絡(luò)預(yù)防的重要數(shù)據(jù)[7-10].如何結(jié)合人工智能技術(shù)充分挖掘絕緣子電暈放電紫外圖像信息,實(shí)現(xiàn)智能化的污穢度評(píng)估是有待解決的重要問題.

    因此本文基于絕緣子紫外圖像開展絕緣子污穢度評(píng)估算法研究,提出基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣子紫外圖像污穢度評(píng)估算法,并通過仿真算例驗(yàn)證文中所提方法的正確性.

    1 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.1 理論原理

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)是當(dāng)前人工智能技術(shù)的重要發(fā)展方向.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心思想是模擬人類腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理信息的機(jī)制,其結(jié)構(gòu)由大量的神經(jīng)單元經(jīng)過權(quán)值相互連接形成.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能化控制、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的應(yīng)用已取得較大的突破,但由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在著大量的參數(shù),容易發(fā)生過度擬合、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等問題[11].

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來,屬于多層感知機(jī)的變種.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)單元的局部連接和權(quán)值共享能夠有效減小模型參數(shù)規(guī)模,使得模型易于優(yōu)化,同時(shí)能夠防止模型過度擬合.其在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí),該優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)得更為顯著,能夠避免傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜的特征提取、數(shù)據(jù)重建的過程;能夠自動(dòng)提取圖像的顏色、紋理等特征,具有良好的穩(wěn)定性和計(jì)算效率,在圖像分類、檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用效果明顯.雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于圖像級(jí)別的識(shí)別分類有效,但難以做到更加精細(xì)的、像素級(jí)別的分割,不能準(zhǔn)確地確定物體的具體輪廓[12].因此,有學(xué)者提出了全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.

    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)末端將全連接層替換成反卷積層,由此實(shí)現(xiàn)增大圖像分辨率的目的[13-16].全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu),如圖1所示.

    圖1 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果圖

    (1)卷積層

    卷積層由多個(gè)卷積單元組成,通過卷積運(yùn)算實(shí)現(xiàn)圖像抽象特征的提取.第一層卷積層提取的是一些簡(jiǎn)單的圖像特征,如邊界、輪廓、形狀等.通過多層卷積層的疊加,實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的圖像特征提取;通過滑動(dòng)卷積核實(shí)現(xiàn)圖像不同局部特征的提取.

    卷積運(yùn)算方法如下:

    (2)池化層

    池化層處于連續(xù)的卷積層中間,通過池化操作達(dá)到縮小圖像分辨率的目的,同時(shí)能夠防止圖像特征的過渡擬合.池化層在圖像壓縮過程中去除的只是無關(guān)緊要的冗余信息,仍然保留了最能表達(dá)圖像的特征,即在實(shí)現(xiàn)特征降維的過程中,能夠保持特征的不變性.

    池化運(yùn)算方法如下:

    通常池化運(yùn)算的方法有最大池化、均值池化等,前者輸出池化濾波器覆蓋卷積單元的最大值;后者輸出池化濾波器覆蓋卷積單元的均值.常見池化濾波器規(guī)模為2×2,即N l=4.

    (3)全連接層

    “全連接”表征該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間的所有神經(jīng)單元均通過權(quán)值相互連接,即是與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)相同.全連接層通常出現(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尾端部分.

    (4)反卷積層

    輸入圖像經(jīng)過卷積層、池化層和全連接層的計(jì)算,輸出圖像的尺寸變小.為了便于后續(xù)進(jìn)一步的處理,需要將圖像擴(kuò)大恢復(fù)為原始尺寸,這種實(shí)現(xiàn)圖像由小分辨率映射到大分辨率的操作稱為上采樣.上采樣操作通常采用的方法有雙線性差值、反卷積和反池化等方法.本文選取的是反卷積方法,反卷積層即是經(jīng)過反卷積運(yùn)算后得到的神經(jīng)單元構(gòu)成的圖像層.反卷積運(yùn)算并不是卷積運(yùn)算的逆過程,而是一種通過填充實(shí)現(xiàn)圖像擴(kuò)大的特殊正向卷積操作.卷積操作輸出圖像尺寸為:

    式中,i為輸入圖像尺寸;k為卷積核的大??;s為滑動(dòng)步長(zhǎng);p為邊界擴(kuò)充尺寸;o為輸出圖像尺寸;[·]為向下取整運(yùn)算.

    反卷積操作過程如下:

    1)對(duì)輸入圖像進(jìn)行擴(kuò)充變化

    在輸入圖像的相鄰元素之間添加(s-1)個(gè)零元素,經(jīng)過擴(kuò)充后,輸入圖像尺寸由i變?yōu)椋?/p>

    2)計(jì)算擴(kuò)充變換后圖像

    對(duì)擴(kuò)充變換后的圖像按照卷積操作計(jì)算輸出圖像尺寸:

    3)計(jì)算反卷積輸出圖像尺寸

    將式(4)代入式(3),化簡(jiǎn)得:

    由式(3)和式(5)可知,當(dāng)s=1時(shí),卷積與反卷積輸出圖像尺寸相同.也進(jìn)一步說明了反卷積是一種特殊的卷積,而非卷積的逆操作.

    1.2 訓(xùn)練方法

    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練包括兩個(gè)階段:前向傳播階段和后向傳播階段.前者將訓(xùn)練組中的圖像樣本作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,經(jīng)過卷積層、池化層、全連接層和反卷積層的逐層計(jì)算,輸出計(jì)算結(jié)果;后者根據(jù)實(shí)際輸出與理想輸出的誤差,按最小化誤差的方法調(diào)整卷積核權(quán)值參數(shù).全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練流程,如圖2所示.

    圖2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程

    2 絕緣設(shè)備紫外圖像評(píng)估算法

    目前紫外圖像量化的參數(shù)包括光斑面積、光斑周長(zhǎng)、光斑直徑等,采用的相關(guān)處理方法包括二值化分割、濾波、小光斑消除等.但在實(shí)際應(yīng)用過程中,無放電區(qū)域也會(huì)出現(xiàn)形狀各異的小光斑,同時(shí)天空、樹木等背景也會(huì)對(duì)主光斑的提取分割造成干擾.因此本文首先采用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)絕緣子紫外圖像主光斑進(jìn)行提取分割,然后將提取的絕緣子紫外光斑圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)絕緣子的污穢度進(jìn)行評(píng)估.文中所提的絕緣設(shè)備紫外圖像評(píng)估方法結(jié)構(gòu),如圖3所示.

    圖3 絕緣設(shè)備紫外圖像評(píng)估方法結(jié)構(gòu)

    絕緣子紫外圖像主光斑的分割提取效果對(duì)于污穢度評(píng)估的準(zhǔn)確度至關(guān)重要,若紫外圖像主光斑分割提取能夠準(zhǔn)確分割放電主光斑、消除其他干擾的影響,則一定程度上提高污穢度評(píng)估的準(zhǔn)確性.

    本文采用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行主光斑分割提取,但若直接將全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作為實(shí)現(xiàn)污穢度評(píng)估的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,則會(huì)丟失較多紫外圖像細(xì)節(jié)特征,影響污穢度評(píng)估的準(zhǔn)確性.因此文中提出基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紫外放電光斑分割模型,如圖4所示.除了典型的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FCN-32s模型外,還包括融合更多淺層細(xì)節(jié)特征的FCN-16s和FCN-8s模型.

    圖4 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紫外圖像放電光斑分割模型

    基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紫外放電光斑分割模型的訓(xùn)練步驟,如圖5所示.將絕緣子放電紫外圖像按一定比例劃分為:訓(xùn)練組、測(cè)試組和驗(yàn)證組.訓(xùn)練組用于FCN模型的訓(xùn)練過程,實(shí)現(xiàn)權(quán)值參數(shù)的更新;測(cè)試組用于訓(xùn)練過程中測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的性能,測(cè)試結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整或增加訓(xùn)練迭代次數(shù);驗(yàn)證組用于驗(yàn)證衡量訓(xùn)練完成后的網(wǎng)絡(luò)性能.

    圖5 紫外圖像放電光斑分割模型訓(xùn)練步驟

    3 算例分析

    為驗(yàn)證本文所提方法的正確性和有效性,采用某電網(wǎng)公司絕緣子放電紫外圖像作為數(shù)據(jù)集.總樣本數(shù)為200張,按130∶50∶20的比例分為訓(xùn)練組、測(cè)試組和驗(yàn)證組.

    3.1 紫外放電光斑提取效果分析

    三種全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于絕緣子紫外放電光斑提取效果的對(duì)比,如圖6所示.由圖可知,F(xiàn)CN-8s模型融合更多淺層細(xì)節(jié)特征,對(duì)于紫外放電光斑的分割更為精細(xì),但對(duì)于大面積的主光斑如圖6(a)不能保持主光斑中央像素點(diǎn)的準(zhǔn)確分割;而FCN-32s模型直接采用反卷積層輸出作為分割結(jié)果,對(duì)于紫外放電光斑的輪廓分割不明顯,但對(duì)于小光斑容易出現(xiàn)漏分割如圖6(b);而FCN-16s模型則兼具二者的優(yōu)點(diǎn),融合淺層細(xì)節(jié)特征適度,不會(huì)因融合過多細(xì)節(jié)特征而出現(xiàn)大面積光斑中央的漏分割,也不會(huì)因?yàn)榧?xì)節(jié)特征的遺失而遺漏小面積光斑,具有良好的光斑分割效果.

    圖6 紫外放電光斑分割效果的對(duì)比

    3.2 污穢度評(píng)估準(zhǔn)確性分析

    絕緣子污穢度等級(jí)依據(jù)鹽度和灰度進(jìn)行劃分,如表1所示.

    表1 污穢度等級(jí)劃分

    將本文所提方法與直接將紫外圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果見表2所示.由結(jié)果可知,文中所提算法的污穢度評(píng)估準(zhǔn)確度均在90%以上,最大評(píng)估準(zhǔn)確度達(dá)到96.6%;而傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估算法準(zhǔn)確度均在85%以下.本文所提算法經(jīng)過全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紫外放電光斑分割,能夠?qū)崿F(xiàn)光斑面積、形狀等特征的提取,消除背景、反光等干擾因素的影響,具有更優(yōu)的污穢度評(píng)估準(zhǔn)確度.

    表2 污穢度評(píng)估結(jié)果對(duì)比

    4 結(jié)束語

    本文開展了基于絕緣子紫外圖像的污穢度評(píng)估算法研究,結(jié)果表明:FCN-16s模型相比于FCN-8s和FCN-32s模型,融合紫外圖像淺層細(xì)節(jié)特征程度適中,更加適用于紫外放電光斑的分割.基于FCN-CNN算法的絕緣子污穢度評(píng)估相比于CNN算法,經(jīng)過紫外放電光斑的分割提取,能夠消除背景等干擾,具有更高的污穢度評(píng)估準(zhǔn)確度.但文中所提算法僅實(shí)現(xiàn)絕緣子污穢度的評(píng)估,對(duì)于絕緣子故障狀態(tài)、剩余壽命等無法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)評(píng)估,這有待下一步開展其相關(guān)研究.

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