输电线路覆冰检测
信息与通信工程学院
Ice detection of transmission lines
输电导线在覆冰极端天气下,可能导致导线损坏,电力设备破坏及倒塌等重大事故。对导线覆冰的及时检测,对电网安全运行至关重要。而这些问题可以使用深度学习建立模型进行识别和特征加强,再通过计算机视觉算法进行线路直线拟合,获得宽度信息来解决。是故我们选择语义分割模型对图像信息进行提取及分割。在此基础上,针对分割改善模型(重点在于精度和模型大小的权衡),针对模型的边缘部署(模型蒸馏(KD FitNet)、剪枝、int8量化、稀、TensorRT硬件加速、神经网络二值化),对于以上轻量级设备进行部署和移植(FPGA),对于用户端采用微信小程序或应用设置采用Deepstream RTSP多路推流。