基于改進實例分割與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度擬合的電力設(shè)備熱故障診斷研究

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摘 要：故障設(shè)備在故障位置存在溫度異常，帶來的安全隱患嚴重威脅電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。為了對電力設(shè)備的熱狀態(tài)做出評估，提出一種基于實例分割與溫度擬合的電力設(shè)備熱故障診斷方法。首先，基于變電站現(xiàn)場采集的電力設(shè)備紅外圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，提出一種改進的實例分割模型。經(jīng)優(yōu)化后，模型的掩碼和檢測框的平均精度分別提高了3.6%和2.5%，模型僅需12.1 GFLOPs的浮點運算量。（剩余15521字）