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一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法
被引量：
1
1
作者
周子纯
袁逸凡
+2 位作者
张铖
丁忠林
黄永明
《信息技术》
2023年第12期87-93,共7页
针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用...
针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用于电力巡检场景的卷积策略、特征提取模块ShuffleCSP级联方法以及融合模块GroupFuse分组模式,在轻量化模型的同时提升检测性能。实验结果表明,该方法可满足电力巡检场景的应用需求。
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关键词
电力巡检
目标检测
故障识别
YOLOv4
深度学习
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题名
一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法
被引量：
1
1
作者
周子纯
袁逸凡
张铖
丁忠林
黄永明
机构
东南大学信息科学与工程学院
国网电力科学研究院有限公司
出处
《信息技术》
2023年第12期87-93,共7页
基金
国家电网有限公司总部管理科技项目资助(SGZJX-T00JSJS2000455)。
文摘
针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用于电力巡检场景的卷积策略、特征提取模块ShuffleCSP级联方法以及融合模块GroupFuse分组模式,在轻量化模型的同时提升检测性能。实验结果表明,该方法可满足电力巡检场景的应用需求。
关键词
电力巡检
目标检测
故障识别
YOLOv4
深度学习
Keywords
power inspection
object detection
anomaly detection
YOLOv4
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法
周子纯
袁逸凡
张铖
丁忠林
黄永明
《信息技术》
2023
1
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