基于知识图谱的电力杆塔主要构件识别方法研究OACSTPCD

电力杆塔主要构件的图像识别是无人机巡检的主要内容,准确识别杆塔构件对保障电网运行具有重要价值。为此,提出一种基于深度学习和知识图谱的电力杆塔主要构件识别方法。首先,建立不同构件类型的拓扑关系,形成杆塔空间知识图谱;其次,设计语义关系推理模型,融合构件语义特征与拓扑关系,得到增强特征;最后,拼接增强特征与原始特征,实现特征融合。实验表明:在未架线电力杆塔多目标识别方面,所提方法比Reasoning-RCNN、Cascade-RCNN及Faster-RCNN的识别效果好,能够精准识别杆塔主要构件,对无人机电力巡检具有参考价值。