[發(fā)明專利]一種改進B_CNN的絕緣子老化和污損光譜分類方法

有效

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• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號: CN114255348B
• 公開（公告）日: 2023-01-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳林聰;陳曉琳;李欣然;張瑞恩;符小桃;符傳福
• 申請（專利權(quán)）人: 海南電網(wǎng)有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文

1.一種改進B_CNN的絕緣子老化和污損光譜分類方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1:將絕緣子老化和污損光譜圖像數(shù)據(jù)進行調(diào)整為統(tǒng)一大小的尺寸，并劃分為訓練數(shù)據(jù)以及待處理數(shù)據(jù)；

S2:構(gòu)建包含兩個特征提取器CNN-A和CNN-B的特征提取網(wǎng)絡(luò)，將B_CNN的兩個特征提取器中的特征提取層Conv2和Conv3做轉(zhuǎn)置卷積操作處理，所述轉(zhuǎn)置卷積操作處理過程包括對當前特征圖進行卷積、上采樣、特征映射、逆卷積后獲得輸出特征圖；

S3:構(gòu)建包含特征處理的卷積注意力網(wǎng)絡(luò)，將兩個特征提取器CNN-A和CNN-B中的Conv3作為卷積注意力網(wǎng)絡(luò)的輸入，獲得 特征信息，所述特征信息包括權(quán)重信息、上下通道的融合信息；

S4:構(gòu)建高效分類網(wǎng)絡(luò)，將B_CNN的分類器部分采用高效分類器作為輸出絕緣子老化和污損光譜圖像分類的結(jié)果，所述輸出分類的結(jié)果包括絕緣子光譜圖像的識別概率得分、預測類別名稱；

S5:將所述待處理數(shù)據(jù)輸入改進B_CNN網(wǎng)絡(luò)模型，獲得對絕緣子老化和污損光譜圖像的精準分類結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進B_CNN的絕緣子老化和污損光譜分類方法，其特征在于，通過兩個類別樣品獲得多個絕緣子光譜圖像數(shù)據(jù)，將多個絕緣子光譜圖像數(shù)據(jù)分別劃分為訓練數(shù)據(jù)與待處理數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進B_CNN的絕緣子老化和污損光譜分類方法，其特征在于，對當前特征圖進行卷積，其數(shù)學表達式為：

O＝(I-K+2P)/S+1

式中，O為輸出特征圖分辨率；I為所輸入的當前特征圖的分辨率；K為卷積核；P為填充；S為步長；

經(jīng)過轉(zhuǎn)置卷積操作后獲得特征圖的輸出，由下式構(gòu)成：

O′＝S′(I′-1)+K′-2P′

O′為轉(zhuǎn)置卷積操作后的輸出特征圖分辨率，I′為所輸出的特征圖的分辨率，K′為轉(zhuǎn)置卷積核，P′為轉(zhuǎn)置卷積的填充。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進B_CNN的絕緣子老化和污損光譜分類方法，其特征在于，所述高效分類器整個過程由下式構(gòu)成：

式中，M為Mish激活函數(shù)；BN為批量歸一化操作；K為降維的卷積核；為卷積操作；x為特征向量。