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一种改进的压板状态识别SSD算法
被引量：
17
1
作者
周克
杨倩文
+1 位作者
王耀艺
张金钱
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期69-76,共8页
在变电站二次侧管理中,压板承担着重要作用。文章提出了一种改进SSD图像识别算法,用以实现对压板状态的识别。新算法通过在SSD目标识别算法中,嵌入注意力机制,利用注意力机制挖掘了每个特征通道的重要程度,提升有用特征的权重,抑制了无...
在变电站二次侧管理中,压板承担着重要作用。文章提出了一种改进SSD图像识别算法,用以实现对压板状态的识别。新算法通过在SSD目标识别算法中,嵌入注意力机制,利用注意力机制挖掘了每个特征通道的重要程度,提升有用特征的权重,抑制了无效特征,提升了原有算法的检测精度。为了解决训练样本不足的问题,新算法通过对样本的扩充和迁移学习的方式,训练得到了提出的新SSD算法中的各个参数,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明,改进后的SSD算法,其识别准确率达到96%,召回率达到94%,每秒可以检测23张图片,能够有效提升变电站内压板状态识别的效率。
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关键词
压板状态识别
SSD算法
注意力机制
样本扩充
迁移学习
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职称材料
基于OpenCV+SSD深度学习模型的变电站压板状态智能识别
被引量：
27
2
作者
王伟
张彦龙
+3 位作者
翟登辉
刘力卿
许丹
张旭
《电测与仪表》
北大核心
2022年第1期106-112,共7页
目前,变电站保护硬压板信息管理处于完全依赖于人工巡检的状态。伴随着人工智能上升为国家战略,深度学习技术进一步发展,提出一种基于OpenCV+SSD深度学习模型的压板状态识别方法。在图像二值化并高斯滤波基础上,基于霍夫直线检测算法进...
目前,变电站保护硬压板信息管理处于完全依赖于人工巡检的状态。伴随着人工智能上升为国家战略,深度学习技术进一步发展,提出一种基于OpenCV+SSD深度学习模型的压板状态识别方法。在图像二值化并高斯滤波基础上,基于霍夫直线检测算法进行保护屏柜角点检测,并通过透视变换实现压板图像矫正,从而避免拍摄图像的角度变化对识别结果的影响;利用模板匹配的方法对压板图像进行分割,并建立不同压板与其功能间的映射关系,提升压板状态检测准确度;基于TensorFlow深度学习框架搭建SSD目标检测模型,通过不断调参并采用正则化处理提高训练模型的准确度和泛化能力。经测试验证,该方法目标检测精确率和召回率均大于0.95,相对于传统OpenCV及Hog+SVM的处理方法,压板状态识别效果有明显提高。
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关键词
压板状态识别
OPENCV
透视变换
深度学习
SSD目标检测。
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职称材料
题名
一种改进的压板状态识别SSD算法
被引量：
17
1
作者
周克
杨倩文
王耀艺
张金钱
机构
贵州大学电气工程学院
茅台学院酿酒工程自动化系
出处
《电测与仪表》
北大核心
2021年第1期69-76,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61861007)
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2018]2151)。
文摘
在变电站二次侧管理中,压板承担着重要作用。文章提出了一种改进SSD图像识别算法,用以实现对压板状态的识别。新算法通过在SSD目标识别算法中,嵌入注意力机制,利用注意力机制挖掘了每个特征通道的重要程度,提升有用特征的权重,抑制了无效特征,提升了原有算法的检测精度。为了解决训练样本不足的问题,新算法通过对样本的扩充和迁移学习的方式,训练得到了提出的新SSD算法中的各个参数,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明,改进后的SSD算法,其识别准确率达到96%,召回率达到94%,每秒可以检测23张图片,能够有效提升变电站内压板状态识别的效率。
关键词
压板状态识别
SSD算法
注意力机制
样本扩充
迁移学习
Keywords
pressure plate state recognition
SSD algorithm
attention mechanism
sample expansion
migration learning
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于OpenCV+SSD深度学习模型的变电站压板状态智能识别
被引量：
27
2
作者
王伟
张彦龙
翟登辉
刘力卿
许丹
张旭
机构
国网天津市电力公司电力科学研究院
许继电气股份有限公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第1期106-112,共7页
基金
国家电网公司总部科技项目(5206/2018-19002A)。
文摘
目前,变电站保护硬压板信息管理处于完全依赖于人工巡检的状态。伴随着人工智能上升为国家战略,深度学习技术进一步发展,提出一种基于OpenCV+SSD深度学习模型的压板状态识别方法。在图像二值化并高斯滤波基础上,基于霍夫直线检测算法进行保护屏柜角点检测,并通过透视变换实现压板图像矫正,从而避免拍摄图像的角度变化对识别结果的影响;利用模板匹配的方法对压板图像进行分割,并建立不同压板与其功能间的映射关系,提升压板状态检测准确度;基于TensorFlow深度学习框架搭建SSD目标检测模型,通过不断调参并采用正则化处理提高训练模型的准确度和泛化能力。经测试验证,该方法目标检测精确率和召回率均大于0.95,相对于传统OpenCV及Hog+SVM的处理方法,压板状态识别效果有明显提高。
关键词
压板状态识别
OPENCV
透视变换
深度学习
SSD目标检测。
Keywords
pressure plate state recognition
OpenCV
perspective transformation
deep learning
SSD object detection
分类号
TM774 [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
一种改进的压板状态识别SSD算法
周克
杨倩文
王耀艺
张金钱
《电测与仪表》
北大核心
2021
17
在线阅读
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职称材料
2
基于OpenCV+SSD深度学习模型的变电站压板状态智能识别
王伟
张彦龙
翟登辉
刘力卿
许丹
张旭
《电测与仪表》
北大核心
2022
27
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职称材料
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参考文献
引证文献
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