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摘要：基于不确定性估计的绝缘子破损识别方法，通过数据增强扩充采集到的绝缘子破损图像作为训练数据和测试数据；首先由YOLOv5s模型定位绝缘子区域；然后根据定位框信息，从巡检图像中截取绝缘子区域，采用DenseNet201模型对截取的绝缘子区域进行进一步的缺陷分类；根据MC‑dropout方法，在DenseNet201模型测试时，前向传播的过程中仍保留dropout操作，得到多个不同网络结构的输出，其均值和方差即表示DenseNet201模型的分类结果与不确定性。本发明方法在评估识别结果的不确定性方面，相对传统贝叶斯方法更加简单，实时性高。
主权项：1.基于不确定性估计的绝缘子破损识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：制作用于配电网绝缘子破损检测的数据集，并划分为训练数据和测试数据；步骤2：将步骤1中绝缘子破损检测的数据集用于YOLOv5s网络进行训练；步骤3：根据定位框信息，从数据集图像中截取绝缘子矩形区域，并按照是否存在破损故障进行分类存储，将截取的绝缘子图像数据用于DenseNet201网络进行训练；步骤4：将训练好的YOLOv5s和DenseNet201模型用于配电网绝缘子破损实时检测中，先通过YOLOv5s模型定位绝缘子区域；然后根据定位框，从巡检图像中截取绝缘子区域，采用DenseNet201模型对绝缘子是否破损进行进一步的分类；步骤5：根据MC-dropout方法完成训练的DenseNet201模型，在测试时，前向传播的过程中保留dropout操作，在dropout的作用下通过随机关闭神经元能够得到多个不同网络结构，从而对同一个样本进行多次预测；步骤6：计算多次预测结果的均值表示DenseNet201模型的分类结果，计算多次预测结果的方差来表示分类结果的不确定性。
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百度查询： 三峡大学 基于不确定性估计的绝缘子破损识别方法
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