第十四届“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛
2024
省赛
创业计划竞赛（主体赛）
一等奖
未转化
否
绝缘子憎水性检测是一项重要的工作，关乎电力系统的安全运行和稳定性。绝缘子在运行过程中，受环境等因素的影响，其表面会出现严重的污损或老化现象，极有可能发生沿面闪络，造成污闪事故。污闪事故往往造成大面积、长时间停电，导致经济受到严重损失。 本项目开发了一种基于卷积神经网络的绝缘子故障检测系统，主要检测范围有物理破损和憎水性等级。本项目核心技术包括基于YOLOV5的目标检测技术、卷积神经网络技术、基于ResNet的憎水性等级分类模型以及迁移学习方法。通过这些技术精确采集绝缘子实景图像，准确锁定故障绝缘子，并对绝缘子自动进行憎水性等级分类，最终生成绝缘子检测报告。其中，憎水性等级分类符合国家标准GB/T 24622-2022《绝缘子表面憎水性测量导则》，经某电力公司实际验证，绝缘子爆裂缺陷和憎水性状态总准确率达到95.2%。 项目团队申请专利发明2项（已受理）、已发表软件著作权4项，已录用EI会议论文1篇、已发表知网检索论文1篇。
无
暂未公开
暂未公开
暂未公开
