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基于深度学习的改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别
被引量：
20
1
作者
王杨杨
曹晖
莫文昊
《智慧电力》
北大核心
2023年第1期101-107,共7页
针对输电线路无人机巡视图像经典鸟巢检测算法权重参数范围大、识别效率低、识别精度低的缺点,提出了一种改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别方法。首先,选取Mosaic图像增强技术对图片集进行多种变换,变相增加图片集中的小目标数量。其...
针对输电线路无人机巡视图像经典鸟巢检测算法权重参数范围大、识别效率低、识别精度低的缺点,提出了一种改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别方法。首先,选取Mosaic图像增强技术对图片集进行多种变换,变相增加图片集中的小目标数量。其次,在骨干特征提取网络中,通过引入深度可分离卷积来提高检测网络的速度;在YOLO头中,基于K-means++算法改进锚框的大小和比例,基于最小凸集建立回归损失函数。最后,在PANet和YOLO头之间增加2个SPP模块,进一步增强特征融合能力,提高小目标检测能力。利用某供电局无人机巡检图像制作数据集,将提出的算法与其他目标检测算法进行对比实验研究。实验结果表明,改进后的算法有更高的鸟巢检测准确度和更低的运算开销。
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关键词
无人机巡检
YOLOv4
K-means++
最小凸集
鸟巢识别
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职称材料
电力人工智能技术理论基础与发展展望(二):自主学习与应用初探
被引量：
14
2
作者
蒲天骄
张中浩
+2 位作者
谈元鹏
莫文昊
郭剑波
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期3705-3717,共13页
电力人工智能技术不断取得突破的同时,实际应用中也面临诸多挑战,在电力人工智能的假设分析与应用范式研究基础上,探索电力人工智能自主学习的创新应用模式。首先,针对电力人工智能研究中存在的可信伦理、数据分布与进化迁移等瓶颈,提...
电力人工智能技术不断取得突破的同时,实际应用中也面临诸多挑战,在电力人工智能的假设分析与应用范式研究基础上,探索电力人工智能自主学习的创新应用模式。首先,针对电力人工智能研究中存在的可信伦理、数据分布与进化迁移等瓶颈,提出并详细阐述数据知识融合、平行互动、模型进化三大机制;进而,基于生物脑认知原理,提出适用于电力领域人工智能应用的意识引导的自主学习技术,通过构建电力领域机器意识引导算法进行模型构建、数据组织、训练调优等自主学习应用,解决规则复杂、数据价值低、场景泛化等情况下的电力人工智能模型训练优化难题;最后,在设备运维检修领域开展应用探索,通过意识引导知识、数据、任务的理解分析,构建面向复杂运维检修任务端到端算法生成的智能应用。
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关键词
电力人工智能
意识引导
类脑智能
自主学习
驱动机制
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职称材料
基于方向自适应检测器的输电线路设备检测方法
被引量：
8
3
作者
刘海莹
莫文昊
+2 位作者
谈元鹏
刘佳鑫
李勇
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期4888-4895,共8页
如何利用现有可见光影像数据与设备,实现高效巡检,辅助一线作业人员开展工作,是目前电力自动化巡检研究中亟待解决的难题。基于可见光图像的电力巡检存在图像畸变、待检测物体和摄像机角度不同导致目标特征丢失等问题,常见的目标检测算...
如何利用现有可见光影像数据与设备,实现高效巡检,辅助一线作业人员开展工作,是目前电力自动化巡检研究中亟待解决的难题。基于可见光图像的电力巡检存在图像畸变、待检测物体和摄像机角度不同导致目标特征丢失等问题,常见的目标检测算法往往效果较差,无法满足电力巡检要求。针对上述问题,提出一种基于CenterNet的有向检测器Rot-CenterNet。具体方案:首先,为了检测有向目标框,加入用于回归角度的检测头,并引入IoU-L1计算目标检测头的损失函数。其次,Rot-CenterNet提出3个骨干网络以适应于不同算力的电力业务场景部署,分别为保持高分辨率表征的HRNet、参数量少且实现精度与速度极致性价比的EfficientNet和大多数边缘芯片均支持的经典算子ResNet。同时,该文设计了DCN-ASPP和D-SKN模块,实现感受野随目标设备的形状和角度方向自动调整。最后,针对现有输电线路可见光数据集较少且不规范的问题,以项目为依托,整理了一批包括架空输电和电缆隧道场景在内的有向设备数据集并命名为TransLine-2020。在测试集上,经过检测器和骨干网络的改进,所提出的模型在检测设备元件上,相比CenterNet模型平均精度值(average percision,AP)提高了5.95。为了进一步证明检测器具备多场景应用能力,Rot-CenterNet在公开DOTA数据集中也进行了实验,取得了同样不错的效果。
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关键词
输电线路
电缆隧道
架空输电
深度学习
有向目标检测器
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职称材料
题名
基于深度学习的改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别
被引量：
20
1
作者
王杨杨
曹晖
莫文昊
机构
西安交通大学电气工程学院
中国电力科学研究院有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第1期101-107,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1866603)。
文摘
针对输电线路无人机巡视图像经典鸟巢检测算法权重参数范围大、识别效率低、识别精度低的缺点,提出了一种改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别方法。首先,选取Mosaic图像增强技术对图片集进行多种变换,变相增加图片集中的小目标数量。其次,在骨干特征提取网络中,通过引入深度可分离卷积来提高检测网络的速度;在YOLO头中,基于K-means++算法改进锚框的大小和比例,基于最小凸集建立回归损失函数。最后,在PANet和YOLO头之间增加2个SPP模块,进一步增强特征融合能力,提高小目标检测能力。利用某供电局无人机巡检图像制作数据集,将提出的算法与其他目标检测算法进行对比实验研究。实验结果表明,改进后的算法有更高的鸟巢检测准确度和更低的运算开销。
关键词
无人机巡检
YOLOv4
K-means++
最小凸集
鸟巢识别
Keywords
UAV inspection
YOLOv4
K-means++
minimum convex set
bird’s nest identification
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
电力人工智能技术理论基础与发展展望(二):自主学习与应用初探
被引量：
14
2
作者
蒲天骄
张中浩
谈元鹏
莫文昊
郭剑波
机构
中国电力科学研究院有限公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第10期3705-3717,共13页
基金
国家电网公司科技项目(5100-201912483A-0-0-00)。
文摘
电力人工智能技术不断取得突破的同时,实际应用中也面临诸多挑战,在电力人工智能的假设分析与应用范式研究基础上,探索电力人工智能自主学习的创新应用模式。首先,针对电力人工智能研究中存在的可信伦理、数据分布与进化迁移等瓶颈,提出并详细阐述数据知识融合、平行互动、模型进化三大机制;进而,基于生物脑认知原理,提出适用于电力领域人工智能应用的意识引导的自主学习技术,通过构建电力领域机器意识引导算法进行模型构建、数据组织、训练调优等自主学习应用,解决规则复杂、数据价值低、场景泛化等情况下的电力人工智能模型训练优化难题;最后,在设备运维检修领域开展应用探索,通过意识引导知识、数据、任务的理解分析,构建面向复杂运维检修任务端到端算法生成的智能应用。
关键词
电力人工智能
意识引导
类脑智能
自主学习
驱动机制
Keywords
electric power artificial intelligence
consciousness guidance
brain-like intelligence
self-directed learning
driving mechanism
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于方向自适应检测器的输电线路设备检测方法
被引量：
8
3
作者
刘海莹
莫文昊
谈元鹏
刘佳鑫
李勇
机构
中国电力科学研究院有限公司
国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
国网山东省电力公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期4888-4895,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1307400)
国家电网有限公司科技项目(SGSDDK00KJJS2000090)。
文摘
如何利用现有可见光影像数据与设备,实现高效巡检,辅助一线作业人员开展工作,是目前电力自动化巡检研究中亟待解决的难题。基于可见光图像的电力巡检存在图像畸变、待检测物体和摄像机角度不同导致目标特征丢失等问题,常见的目标检测算法往往效果较差,无法满足电力巡检要求。针对上述问题,提出一种基于CenterNet的有向检测器Rot-CenterNet。具体方案:首先,为了检测有向目标框,加入用于回归角度的检测头,并引入IoU-L1计算目标检测头的损失函数。其次,Rot-CenterNet提出3个骨干网络以适应于不同算力的电力业务场景部署,分别为保持高分辨率表征的HRNet、参数量少且实现精度与速度极致性价比的EfficientNet和大多数边缘芯片均支持的经典算子ResNet。同时,该文设计了DCN-ASPP和D-SKN模块,实现感受野随目标设备的形状和角度方向自动调整。最后,针对现有输电线路可见光数据集较少且不规范的问题,以项目为依托,整理了一批包括架空输电和电缆隧道场景在内的有向设备数据集并命名为TransLine-2020。在测试集上,经过检测器和骨干网络的改进,所提出的模型在检测设备元件上,相比CenterNet模型平均精度值(average percision,AP)提高了5.95。为了进一步证明检测器具备多场景应用能力,Rot-CenterNet在公开DOTA数据集中也进行了实验,取得了同样不错的效果。
关键词
输电线路
电缆隧道
架空输电
深度学习
有向目标检测器
Keywords
transmission line
underground cable transmission
overhead transmission
deep learning
oriented object detector
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的改进型YOLOv4输电线路鸟巢检测与识别
王杨杨
曹晖
莫文昊
《智慧电力》
北大核心
2023
20
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职称材料
2
电力人工智能技术理论基础与发展展望(二):自主学习与应用初探
蒲天骄
张中浩
谈元鹏
莫文昊
郭剑波
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于方向自适应检测器的输电线路设备检测方法
刘海莹
莫文昊
谈元鹏
刘佳鑫
李勇
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
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职称材料
已选择
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