基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别.pdf

在当今智能电网建设不断深化的进程中，变电站巡检机器人的应用显得愈发重要，其作用不仅限于例行检查，也关乎电力系统的安全与稳定。然而，传统基于激光雷达的导航和避障方式在对道路场景的深度理解上存在局限，这影响了变电站巡检机器人的自主性和工作效率。为了解决这一问题，研究者们开始探索利用深度学习技术提升道路场景识别的能力。本文将详细介绍深度学习在变电站巡检机器人道路场景识别中的应用。 深度学习在图像识别领域的突出表现，特别是在场景识别方面，得益于其强大的特征提取能力。全卷积神经网络（FCNs）在这一领域的创新应用，为道路场景识别带来了新的可能。FCNs是一种深度学习模型，它的特点在于可以对输入图像的每个像素进行分类，实现像素级的识别分割。基于这一技术，研究者们提出了一个全新的模型——全卷积道路场景识别网络（RSRNet）。 RSRNet模型由编码器和解码器两部分组成。编码器的作用是提取输入图像的特征信息，它通常由多个卷积层和池化层构成，这些层能捕捉到图像中的关键视觉信息。解码器则负责将编码器提取的特征信息转化为具体的目标识别结果。RSRNet模型采用了一个结合了镜像结构与跳层融合的解码策略，这种结构能够在保持较高识别精度的同时，大幅提高识别的效率。 在实验中，RSRNet模型的性能得到了充分的验证。与其他同类网络相比，RSRNet不仅在识别精度上有所提升，而且在处理速度上也更为出色。更重要的是，RSRNet在真实的变电站道路场景中，展现了其出色的识别性能，这表明它不仅具有理论上的优越性，还具备实际应用中的潜力。 当前，深度学习在变电站巡检机器人道路场景识别中的应用，不仅限于全卷积神经网络。其他诸如DeepLab、SegNet等改进模型同样在处理多尺度信息、增强感受野方面取得了进展，使得机器人能更精细地理解和识别变电站复杂多变的环境。 值得一提的是，这项研究得到了国家自然科学基金和四川省科技计划项目的资助，彰显了其在学术研究和实际应用中的双重价值。深度学习在道路场景识别技术领域的突破，为变电站巡检机器人的智能化升级提供了强大的技术支撑。未来，随着深度学习技术的不断发展和优化，基于深度学习的道路场景识别技术有望进一步提升变电站巡检机器人的智能化水平，从而有效提高工作效率和环境适应性，为保障电力系统的安全稳定运行作出新的贡献。