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Optimizando la detección de defectos en aisladores con modelos DE TR mejorados

Autores: Li, Dong; Yang, Panfei; Zou, Yuntao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Optimizando la detección de defectos en aisladores con modelos DE TR mejorados


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Demanda
Red eléctrica
Aisladores
Defectos
Detección
Rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con la creciente demanda de electricidad, la red eléctrica está experimentando avances significativos. Los aisladores, que sirven como dispositivos protectores para líneas de transmisión en sistemas de energía de alta altitud al aire libre, son ampliamente empleados. Sin embargo, la detección de defectos en aisladores capturados bajo condiciones desafiantes, como lluvia, nieve, niebla, luz solar y drones de movimiento rápido durante la fotografía a larga distancia, sigue siendo un desafío importante. Para abordar este problema y mejorar la precisión de la detección de defectos, este documento presenta un enfoque novedoso: el Enfoque de Detección de Defectos de Aisladores a Múltiples Escalas utilizando el Transformador de Detección (DETR). En este estudio, proponemos una red de espinazo multi-escala que captura de manera efectiva las características de objetos pequeños, mejorando el rendimiento de detección. Además, introducimos un módulo de aumento de autoatención (SAU) para reemplazar el módulo de atención convencional, mejorando la extracción de información contextual y facilitando la detección de objetos pequeños. Además, introducimos la pérdida de superposición de defectos de aislador (IDIoU), que mitiga la inestabilidad en el proceso de coincidencia causada por defectos pequeños. Se realizaron experimentos extensos en un conjunto de datos de defectos de aisladores para evaluar el rendimiento de nuestro método propuesto. Los resultados demuestran que nuestro enfoque logra un rendimiento sobresaliente, especialmente en la detección de defectos pequeños. En comparación con los métodos existentes, nuestro enfoque muestra un notable aumento del 7.47% en la precisión promedio, enfatizando su eficacia en la detección de defectos de aisladores. El método propuesto no solo mejora la precisión de la detección de defectos, que es crucial para mantener la confiabilidad y seguridad de los sistemas de transmisión de energía, sino que también tiene implicaciones más amplias para el mantenimiento y la inspección de la infraestructura de energía de alta tensión.

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