基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法

尤振飞; 赵健; 王小宇; 边晓燕; 徐祥海; 侯伟宏

doi:10.7500/AEPS20200726001

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基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法
- State Recognition Method for Disconnector Based on Semantic Segmentation and Connected Component Labeling
- 电力系统自动化 2021年45卷第20期页码：157-165
- 作者机构：
  
  1.上海电力大学电气工程学院，上海市 200090
  2.国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，浙江省杭州市 310016
- 作者简介：
  
  尤振飞(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：人工智能及图像处理技术在电力系统中的应用。E-mail：youzhenfei@mail.shiep.edu.cn
  赵健(1990—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：配电网运行与规划、电动汽车接入、人工智能在电网中的应用。E-mail：zhaojianee@foxmail.com
  王小宇(1978—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：分布式发电、微电网、智能电网。E-mail：xiaoyuw@ieee.org
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51907114);上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”资助项目(18SG50);上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(19YF1416900)
- DOI：10.7500/AEPS20200726001
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-07-26，
  
  修回日期：2021-02-08，
  
  网络出版日期：2021-06-28，
  
  纸质出版日期：2021-10-25
- 稿件说明：
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尤振飞,赵健,王小宇等.基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(20):157-165.

YOU Zhenfei,ZHAO Jian,WANG Xiaoyu,et al.State Recognition Method for Disconnector Based on Semantic Segmentation and Connected Component Labeling[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(20):157-165.
尤振飞,赵健,王小宇等.基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法[J].电力系统自动化,2021,45(20):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20200726001.

YOU Zhenfei,ZHAO Jian,WANG Xiaoyu,et al.State Recognition Method for Disconnector Based on Semantic Segmentation and Connected Component Labeling[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(20):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20200726001.

摘要

提出一种基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法。首先，提出基于语义分割算法的隔离开关像素提取方法，将图像按照语义类别进行像素分类，实现对开关臂所在像素的提取。其次，提出基于区域生长算法的语义分割图像标记方法，实现对隔离开关连通区域的标记，并提出面积排序统计方法优化面积阈值和消除非开关臂区域。最后，根据开关臂连通区域个数判断隔离开关状态。通过引入风格迁移算法生成隔离开关风格化图像增强训练集，提升污损图像中隔离开关定位、分割的准确性。实验结果表明所提方法能够准确定位、分割隔离开关，并识别开关状态。

Abstract

A state recognition method for disconnectors based on semantic segmentation and connected component labeling is proposed. Firstly

a method of disconnector pixel extraction based on semantic segmentation algorithm is proposed. The images are classified according to the semantic category

and the pixels of the disconnector arm are extracted. Secondly

a semantic segmentation image labeling method based on the region growing algorithm is proposed to label the connected component of disconnectors

and an area-sorting statistical method is proposed to optimize the area threshold and eliminate the non disconnector arm region. Finally

the state of the disconnector is judged according to the number of connected components of the disconnector arm. In order to improve the accuracy of disconnector location and segmentation in defaced image

the style transfer algorithm is introduced to generate the stylized images of disconnectors to enhance the training set. Experimental results show that the proposed method can accurately locate and segment disconnectors

and identify the state of disconnectors.

关键词

Keywords

references

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