基于Faster R-CNN模型的电力高压断路器开合状态识别OA

为解决传统电力高压断路器巡检中存在的人工效率低下、易受主观因素影响导致识别精度低的问题,提出基于Faster RCNN模型的电力高压断路器开合状态自动识别方法。对采集到的电力高压断路器图像进行预处理,包括二值化与直方图均衡化,以改善图像质量,增强目标与背景的对比度,为后续模型提供高质量输入数据。构建一个包含特征提取层、RPN网络层、ROI池化层及分类定位层的Faster R-CNN模型。该模型通过多尺度锚框机制有效捕捉不同尺度和形状的开关区域,实现了高精度的开关合分状态识别。实验结果表明,该方法在识别电力高压断路器开合状态时,平均标准差低至0.62%,且每秒可处理33.1帧图像,显著优于现有方法,验证了其在实际电力系统运维中的高效性与准确性,为电力系统的安全运行提供了有力技术保障。