深度学习在电力设备缺陷识别中的领域进展

析方法主要有YOLO（you only look once）、非对称多框内监测器（single shot multibox detector, SSD）等。

基于地区候选的数学分析方法以较更快地区数据资料量一般化应用软件（faster-region convolutional neural network, Faster R-CNN）为代备注，是一种两收尾要能监测数学分析方法，其在结构上是再转一般化可能都有须要监测要能的候选框内，再次进一步对要能顺利完成监测。Faster R-CNN数学分析方法是由R-CNN、Fast R-CNN优一般化和优一般化而来。R-CNN数学分析方法是将提炼出候选地区替代传统意义的窗口横向监测，用作频域数据资料量一般化应用软件计数候选地区的特质，最后用作赞同向量装置归纳器顺利完成归纳。

Fast R-CNN数学分析方法在R-CNN基础上顺利完成了优一般化，不须要再次对每个候选地区实质上提炼出特质，而是对整张图片提炼出一次特质，同时提出感兴趣地区池一般化对更高稳定性地区大小不一顺利完成归一一般化，并将归纳器由赞同向量装置换上为softmax函数，从而大幅提更高运动速度。而Faster R-CNN在此基础上增加了地区提炼出网络应用软件（region proposal network, RPN），RPN在特质图中所顺利完成横向来并不需要所须要能，既保证了候选框内并不需要的精准性，也大幅提更高了网络应用软件基础训练的稳定性。

有历史学者用作Faster R-CNN数学分析方法顺利完成更高压配线线的弱点标记实验者，用作1917张原始抽样图片，经过妥善处理扩张成13419张抽样。监测实验者%-，对于更高压配线线的断股、可避免弱点，Faster R-CNN数学分析方法借助于了90%以上的AP（average precision），对于损伤弱点标记的AP参数也远超了83%，综合三类弱点标记的mAP（mean average precision）为94%。

基于重回的单收尾监测数学分析方法以端到端的YOLO、非对称多框内监测器数学分析方法为代备注。YOLO系列数学分析方法的在结构上在于终止了要能地区建议的装置制，通过频域数据资料量一般化应用软件必要在一张完整的图备注上顺利完成要能类别和边界框内重回的监测。由于从读写到转换器只顺利完成一次监测，与两收尾监测数学分析方法比起，其监测运动速度更为更快，但监测模糊度有所降更更高。

YOLO系列数学分析方法经过多年持续发展和迭代，以外已持续发展至第4代，且第5代也正处于相结合总括所。SSD数学分析方法将YOLO的重回马克思主义和Faster R-CNN的候选地区anchor装置制相结合，其监测运动速度较Faster R-CNN更为更快，监测模糊度较YOLO更为更高。重回马克思主义可以对数据资料量一般化应用软件的计数十分复杂度顺利完成简一般化，从而大幅提更高监测运动速度；换用anchor装置制可以提炼出多种不同尺寸的特质，且可提炼出局部特质以大幅提更高监测模糊度。SSD数学分析方法换用多微观的特质提炼出分析方法，可提更高多种不同微观要能监测的鲁棒性。

有历史学者提出基于优一般化YOLOv3的更高压电话线气线二路最重要配线子通讯设备要能监测搜索算法，在对更高压电话线气线二路移动性钻头、鸟巢、金具、绝缘子、八角形、塔牌的六类弱点标记中所，兼具极佳的缺点。实验者结果备注明，YOLOv3针对移动性钻头、鸟巢、金具的监测模糊度AP均在80%以上，针对绝缘子、八角形、塔牌的监测模糊度AP在90%以上，六类的最低模糊度mAP为89.1%。

为了更为好地解释微观求学弱点标记数学分析方法的在结构上及其与传统意义图备注标记搜索算法的差异，备注1从数学分析方法装置制、优势、缺点、数限于场面四不足之处顺利完成对比。

备注1 频域数据资料量一般化应用软件与传统意义图备注搜索算法对比

2.2 数学分析方法的优一般化和优一般化

单收尾、两收尾的频域数据资料量一般化应用软件在要能监测中所兼具极佳的缺点，但面对配线器弱点标记勤务还假定一定太低。为了进一步大幅提更高微观求学的配线器弱点标记缺点，数据分析者还将级联网络应用软件、移入求学、转一般化反抗网络应用软件（generative adversarial nets, GANs）、精力装置制、网络应用软件剪枝等最重要技术与频域数据资料量一般化应用软件结合用作，获取了极佳的缺点。

换用级联形式的标记数学分析方法，可以再对要能口部顺利完成监测，将监测结果粘贴放大作为下一收尾弱点标记数学分析方法的读写，从而大幅提更高对小要能弱点的监测缺点。有历史学者级联YOLOv3和多个单归纳（one-class classification, OCC）归纳器对电话线气线二路弱点顺利完成标记。无人装置采自到的弱点图备注再传入YOLOv3网络应用软件，获得配线子通讯设备的前面与边界框内，再次对配线子通讯设备顺利完成图备注粘贴，将粘贴后的配线子通讯设备图备注送入OCC归纳器顺利完成弱点的推论。

抽样的需要量对于微观求学数学分析方法基础训练的缺点非常最主要，抽样需要量少适宜数学分析方法的基础训练。移入求学和GANs是微观求学中所必需应对抽样需要量少的最主要分析方法。移入求学的马克思主义是从东光地区将科学移入到要能地区，从而提更高要能地区数学分析方法的效能。

在弱点标记中所，移入求学可以关联多种不同数据资料集错综十分复杂的特质，在不具大量抽样的东光标记勤务中所顺利完成数学分析方法基础训练，把基础训练出的数学分析方法匹配移入至小抽样标记勤务数学分析方法中所，这样可以下降小抽样标记所须要的基础训练抽样。有历史学者在配线器可见光图备注的标记数学分析方法中所用作移入求学的分析方法，在配线磁两节发光、动静触头接触前面发光、接线板发光及镀层直达部分发光五大类的热成像图备注抽样中所顺利完成移入求学，最终数学分析方法的标记率计有96%和94%，远超了极佳的缺点。

通过移入求学可以下降数学分析方法基础训练对抽样的需要量，而通过GANs可以对小抽样顺利完成扩编，加剧抽样需要量太低的困境。传统意义的抽样扩编最重要技术主要透过几何和光学仪器维度的变换对图备注顺利完成妥善处理，未增加额外的特质，对抽样顺利完成的修改较粗，赢取的抽样在微观数学分析方法基础训练中所非常容易用到过二阶。

GANs主要仅限于两个网络应用软件数学分析方法，即转一般化数学分析方法和假定数学分析方法，其马克思主义是通过两个数学分析方法反抗的方式则顺利完成求学。转一般化数学分析方法转一般化图备注，假定数学分析方法对转一般化图备注和真实图备注的真伪顺利完成假定，再次根据假定器的转换器对转一般化器的匹配顺利完成一般化，同时调整假定器自身匹配，在一一的基础训练更为进一步中所大幅提更高转一般化图备注的逼真度。

有历史学者基于GANs相结合了配线器弱点抽样扩编数学分析方法，并针对X光耐张线夹图备注顺利完成实验者。实验者结果备注明，基于GANs的抽样扩编数学分析方法转一般化的抽样数据资料集可以应用于弱点标记数学分析方法的基础训练，且大幅提更高了标记模糊度。

十分复杂氛围的不良影响直至是大幅提更高配线器弱点标记模糊度的根本原因。在微观求学图像图备注应用的持续发展更为进一步中所，数据分析者们引入了精力装置制。精力装置制模拟人脑在妥善处理图像电子邮件时可以短时间扫瞄图备注，赚取最重要电子邮件，形成精力出发点，并在出发点地区内顺利完成更为加来作地特质提炼出。精力装置制的核心要能是在读写的大量电子邮件中所大幅提更高对这两项勤务更为最主要电子邮件的知名度，降更更高或屏蔽其他无用电子邮件，从而大幅提更高数学分析方法的稳定性和相关性。

有历史学者对SSD数学分析方法顺利完成优一般化，引入精力装置制后，要能和氛围的差异明显被放大，网络应用软件捕获了更为多的要能电子邮件，下降了氛围的阻碍。

网络应用软件剪枝是借助于微观求学网络应用软件数学分析方法传输的一种必需分析方法。通过对权重更更高的冗余匹配顺利完成遮盖，可以下降数学分析方法内的匹配需要量，降更更高网络应用软件的十分复杂度，大幅提更高数学分析方法的调试运动速度，降更更高数学分析方法对计数资东光的开销，还能防止过二阶。因而可降更更高数学分析方法对计数通讯设备的门槛立即，使可选的计数通讯设备更为加国际上。除了更高效能的中所心一般化计数通讯设备均，移动计数通讯设备亦可承担计数兼职，为边缘计数给予才会下。

有历史学者透过基于YOLOv3的优一般化数学分析方法顺利完成五类配线器弱点抽样的标记，用作网络应用软件剪枝分析方法对网络应用软件数学分析方法顺利完成传输，并成功部署在轻量级Jetson AGX Xavier应用软件上。

备注2对弱点标记数学分析方法的优一般化和优一般化分析方法顺利完成了梳理和论述，可以更为模糊地解释多种不同分析方法的装置制和应用缺点。

备注2 微观求学弱点标记数学分析方法优一般化分析方法

2.3 市场竞争应用才会

电话线气线二路弱点标记是以外微观求学在法制配线器弱点管理制度中所常见的应用场面。法制的更高压电话线气线二路曾一度处于严峻的自然生态之中所，非常容易诱发各种弱点，同时捕盗的生产成本更更高、稳定性较更更高，对于大幅提更高捕盗和弱点标记稳定性有迫切的需要。以外的弱点标记需要方主要以负责电话线气线二路实际上管理制度兼职的诸省市级配线网一些公司为主；最重要技术协力开发方以配线网系统内各之外数据分析院中、软件院中和汽车零件无人装置捕盗、人脑的更高最初最重要技术一些公司为主。

在国内“最初基建”大力持续发展人脑的氛围下，配线网一些公司已从战略侧重加强人脑在配线网系统中所的投入和数据分析，畅通科学技术转一般化通二路，倡议研究成果脚踏。基于微观求学的配线器弱点标记是配线网人脑应用兼具代备注性的科学技术之一。

一不足之处，配线网一些公司设立“人脑联合实验者室”，提出“两库一应用软件”（即抽样库、数学分析方法库和基础训练应用软件）总部级基础训练应用软件的建设勤务，倡议在各个省市级一些公司的应用，并联合亦同互联网一些公司协力探寻和合作开发配线网人脑，发挥互联网一些公司的搜索算法最重要技术优势和配线网一些公司的数据资料优势；另一不足之处，各地市配线网一些公司为了大幅提更高管理制度稳定性，通过招标的方式则采购基于微观求学的电话线气线二路弱点标记最重要技术咨询服务和产品，灵活满足这两项的弱点数字一般化笔记本电脑管理制度需要。

3 微观求学弱点标记关键时刻及新发展

3.1 微观求学弱点标记面对着的关键时刻

尽管微观求学在图备注标记数据分析中所兼具极佳的标记缺点，最重要技术持续发展也更为促使和新一轮，但面对十分复杂多变的配线器弱点标记勤务，既有的数据分析多在实验者室才会下下顺利完成，若要在实际上弱点管理制度中所获得极佳的应用缺点，即使如此假定一些关键时刻。

配线器弱点一般来说都有，其大跨度也不大，有数厘米大小不一的螺钉、销钉弱点，也有数米大小不一的塔杆弱点。图备注采自通讯设备的拍摄分辨率实际上，小微观的弱点在图备注中所九成相当小，必需电子邮件太低。而用于微观求学数学分析方法标记的图备注往往都会被传输妥善处理，进一步大幅提更高了小要能弱点标记的精准度。尽管数学分析方法的继续发展、抽样恒星质量的大幅提更高对小要能弱点标记缺点有不大提更高，但在实际上应用中所，小要能弱点标记模糊度的大幅提更高，即使如此是这两项配线器弱点标记的关键时刻之一。

由于抽样采自通讯设备在多种不同季节、本质、光照、氛围等才会下下顺利完成抽样采自，采自到的抽样兼具十分复杂的图像呈现，引发弱点标记受到十分复杂氛围和前景遮挡的严重不良影响。即便是同一配线子通讯设备，在实际上的抽样采自中所，也都会呈现出不大差异。弱点标记数学分析方法必须能够在更高十分复杂氛围下顺利完成精准而更高效的标记，同时还应该不具极佳的泛一般化效能。

弱点抽样需要量缺失和抽样一般来说栖息于不抵消比方说是弱点标记中所的关键时刻之一。微观求学顺利完成数学分析方法基础训练与的测试时对抽样的需要量立即更更高，须要大量的经过标记的抽样。

一不足之处，由于弱点一般来说都有，通讯设备制成、色、直达方式则多样一般化，覆盖所有弱点须要的抽样需要量极大；另一不足之处，采自的大量配线器捕盗图备注须要有知识的土木工程顺利完成弱点标记和归纳，稳定性较更更高，诱发的必需抽样较少。

此外，多种不同配线器配线子通讯设备需要量多种不同，愈演愈烈弱点的概率也假定很大差异，引发弱点抽样一般来说栖息于不抵消。需要量少的弱点抽样和愈演愈烈频次更更高的弱点抽样九成总弱点抽样的比例较更更高，引发数学分析方法没法完整、精准地求学其特质，降更更高了标记缺点。弱点抽样需要量栖息于不利于给弱点标记带来了一定的局限。

尽管频域数据资料量一般化应用软件在图备注要能监测中所可以发挥极佳的起到，在弱点图备注监测中所亦有极佳备注现，但从配线器弱点管理制度的本质驶向，对于弱点的标记没法数满足于图备注侧重的要能标记，更为应该借助于对图备注以下内容的认知和科学解谜。如何结合配线网企业之外的专业科学，透过好企业专业人士的科学和知识，进一步大幅提更高弱点标记的专业性和笔记本电脑一般化，亦是这两项大幅提更高弱点标记缺点、完善弱点数据资料善后管理制度、增强其实用性的一大关键时刻。

备注3梳理了上述关键时刻以下内容及对微观求学弱点标记数学分析方法的立即。

备注3 微观求学弱点标记面对着的关键时刻

3.2 最重要技术新发展

随着法制配线网系统建设力量不断加大，对配线器控管的立即也变得更高，透过人脑等再进最重要技术大幅提更高弱点管理制度稳定性已沦为企业内的共识。前沿的人脑最重要技术持续发展促使，最初的长处、搜索算法和最重要技术也都会逐渐应用于配线网系统控管之中所，从而进一步大幅提更高弱点标记的精确度、稳定性和笔记本电脑一般化程度。

终端装置器求学（automatic machine learning, Auto ML）是微观求学未来持续发展的方向之一。微观求学在弱点标记中所的应用须要土木工程并不需要适合于的网络应用软件核心、对数学分析方法顺利完成基础训练、调整各项匹配等其他兼职，整个更为进一步非常耗时。而Auto ML的要能是用作控制系统的数据资料驱动方式则完成勤务，只须要用户给予弱点抽样数据资料，Auto ML就可以借助于数有方式中控制系统，控制系统地量一般化网络应用软件核心、基础训练更为进一步、正则一般化分析方法、超匹配等对搜索算法效能的阻碍，从而转一般化一个最优的网络应用软件核心。

微观求学的数学分析方法基础训练和的测试对抽样需要量的依靠程度更更高，尽管多种分析方法可以加剧此弊端，但即使如此无法从东光头应对。配线器一般来说都有，规范型号繁杂，数限于场面各不相同，弱点标记代价更更高，所以相结合配线网企业弱点数据资料库较易借助于。

未来的持续发展方向为：①可以相结合配线器弱点抽样数据资料库规范，准则弱点归纳、弱点描述等结构一般化电子邮件；②筑成更高效的弱点抽样管理制度电子邮件系统，合作开发半终端弱点标记搜索算法和工具，大幅提更高人工标记的稳定性；③打通企业内多种不同管理制度单位的数据资料一个大，设立企业抽样数据资料库，借助于数据资料共享。

这两项微观求学搜索算法对图备注中所的弱点特质提炼出和弱点标记缺点极佳，但数有图备注行政组织的弱点标记缺少专业科学做支撑。配线器各配线子通讯设备错综十分复杂彼此间耦合，弱点的呈现不数体现在单一配线子通讯设备上，更为体现在各个配线子通讯设备错综十分复杂的耦合关系上，须要更为加丰富和专业的企业科学才能更为精准地标记弱点。未来可以相结合弱点科学著者，透过假定专业科学作为指导，再次结合微观求学要能监测搜索算法借助于对配线器弱点更为加新一轮和精准的标记。

4 结论

配线器弱点管理制度对于国内配线网系统的安全和平衡兼具最主要含意。本文对配线器弱点管理制度中所弱点标记的持续发展顺利完成了回顾，并从频域数据资料量一般化应用软件数学分析方法、数学分析方法优一般化和优一般化、市场竞争应用才会三不足之处论述了微观求学在弱点标记中所的应用困难重重。

尽管这两项微观求学最重要技术持续发展促使，但在防范十分复杂的弱点标记勤务、借助于最重要技术研究成果的转一般化和突破不足之处还面对着都有关键时刻。未来可以通过终端装置器求学、相结合配线网企业抽样数据资料库和配线网科学著者等最重要技术进一步倡议人脑在配线网企业的糅合应用。

本文编自2022年第6期《配线气最重要技术》，论文歌名为“微观求学在配线器弱点标记中所的应用困难重重”，作者为臧国强、刘晓莉 等。

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