基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷检测技术研究.docx
基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷检测技术研究
目录
内容综述................................................2
1.1研究背景与意义.........................................4
1.2电缆绝缘缺陷检测技术现状...............................5
1.3轻量化卷积神经网络技术发展.............................7
1.4本文研究内容及目标.....................................9
相关理论与技术.........................................10
2.1卷积神经网络基础......................................11
2.2轻量化卷积神经网络模型................................13
2.2.1模型压缩技术........................................15
2.2.2模型加速技术........................................17
2.3图像增强与预处理技术..................................18
2.4电缆绝缘缺陷类型与特征................................19
基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷检测模型设计.......20
3.1检测模型总体架构......................................22
3.2数据集构建与标注......................................23
3.3特征提取模块设计......................................23
3.4模型压缩与加速策略....................................27
3.5损失函数与优化算法....................................28
实验仿真与结果分析.....................................29
4.1实验环境与参数设置....................................30
4.2数据集测试结果评估....................................31
4.2.1准确率分析..........................................32
4.2.2召回率分析..........................................33
4.2.3精确率分析..........................................34
4.2.4F1值分析...........................................35
4.3与传统模型的对比分析..................................36
4.4模型轻量化效果评估....................................39
4.5实际应用场景验证......................................40
结论与展望.............................................41
5.1研究工作总结..........................................41
5.2研究不足与展望........................................42
1.内容综述
随着电力系统的快速发展和电网结构的日益复杂,高压电缆作为电力输送的关键环节,其安全稳定运行至关重要。然而电缆绝缘缺陷是导致电缆故障的主要诱因之一,往往引发严重的停电事故和经济损失。因此对电缆绝缘缺陷进行快速、准确、高效的检测,对于保障电力系统安全、提高运维效率具有重要意义。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),在内容像识别领域取得了突破性进展,为电缆绝缘缺陷检测提供了新的技术途径。本研究聚焦于轻量化卷积神经网络在电缆绝缘缺陷检测中的应用,旨在通过优化网络结构、减少模型参数和计算量,在保证检测精度的前提下,实现模型的实时推理和部署,满足实际工程应用的需求。
轻量化卷积神经网络通过引入参数剪枝、知识蒸馏、模型压缩、深度可分