基于无监督学习的绝缘子缺陷检测:自编码器实现与应用

上传者: YCuhHEbacbrM | 上传时间: 2025-10-15 15:49:35 | 文件大小: 2.55MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了利用无监督学习方法进行绝缘子缺陷检测的技术实现。首先,文章解释了数据集的结构特点,即训练集中仅有正常样本,而测试集则混合了正常和缺陷样本。接着,作者展示了如何构建卷积自编码器(CAE),并通过马赛克增强等技术提高模型的泛化能力。此外,文中还讨论了如何通过计算重建误差来检测异常,并给出了具体的检测流程和实验结果。最后,文章提到了一些改进方向,如引入注意力机制和域适应方法。 适合人群:对无监督学习、深度学习以及电力系统巡检感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于电力系统的自动化巡检任务,旨在提高绝缘子缺陷检测的效率和准确性,减少人工干预的需求。 其他说明:该方法能够在没有标注数据的情况下实现较高的检测精度,特别适合于缺陷样本稀缺的实际应用场景。同时,代码已在GitHub上开源,方便研究者和开发者进一步探索和改进。

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