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基于机器视觉的电力运维数据提取与分析方法研究
1
作者
高峰
杨莹
马玮娜
《电子设计工程》
2024年第9期170-174,共5页
针对电力运维数据审计过程中存在实际检修人员与计划统计不一致的问题,文中基于机器视觉技术提出了一种改进的YOLOv4模型。其通过对原始模型中主干和颈部网络的模块、结构加以修改,并使用GIoU损失函数完成对信息机房视频帧图像的提取与...
针对电力运维数据审计过程中存在实际检修人员与计划统计不一致的问题,文中基于机器视觉技术提出了一种改进的YOLOv4模型。其通过对原始模型中主干和颈部网络的模块、结构加以修改,并使用GIoU损失函数完成对信息机房视频帧图像的提取与识别,从而准确地对检修人员进行检测,实现了智能审计。在公开数据集CrowdHuman上进行的实验测试结果表明,改进后模型的准确率达到87.9%,每秒帧率FPS值为73。与其他主流模型相比,所提方法的图像处理速度更快,还可以有效提高电力运维数据审计的准确性。
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关键词
电力运维
数据审计
目标检测
机器视觉
YOLOv4
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题名
基于机器视觉的电力运维数据提取与分析方法研究
1
作者
高峰
杨莹
马玮娜
机构
国网河南省电力公司信息通信公司
河南九域腾龙信息工程有限公司
出处
《电子设计工程》
2024年第9期170-174,共5页
基金
国网河南省电力公司科技项目(5217022000AA)。
文摘
针对电力运维数据审计过程中存在实际检修人员与计划统计不一致的问题,文中基于机器视觉技术提出了一种改进的YOLOv4模型。其通过对原始模型中主干和颈部网络的模块、结构加以修改,并使用GIoU损失函数完成对信息机房视频帧图像的提取与识别,从而准确地对检修人员进行检测,实现了智能审计。在公开数据集CrowdHuman上进行的实验测试结果表明,改进后模型的准确率达到87.9%,每秒帧率FPS值为73。与其他主流模型相比,所提方法的图像处理速度更快,还可以有效提高电力运维数据审计的准确性。
关键词
电力运维
数据审计
目标检测
机器视觉
YOLOv4
Keywords
power operation and maintenance
data audit
object detection
machine vision
YOLOv4
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN-9 [电子电信]
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作者
出处
发文年
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1
基于机器视觉的电力运维数据提取与分析方法研究
高峰
杨莹
马玮娜
《电子设计工程》
2024
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