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基于改进Mask R-CNN的输电线路安全检测方法研究
1
作者
王铭晟
《通信电源技术》
2024年第17期219-221,共3页
随着全球电力需求的持续增长和电力网络的不断扩展,输电线路的安全性与稳定性尤为重要。输电线路在连接发电厂和用户的过程中,承担着可靠输送电能的重要职责。为提升输电线路的安全,研究提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask Region C...
随着全球电力需求的持续增长和电力网络的不断扩展,输电线路的安全性与稳定性尤为重要。输电线路在连接发电厂和用户的过程中,承担着可靠输送电能的重要职责。为提升输电线路的安全,研究提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)的输电线路安全检测模型,并引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)对其进行改进。实验结果表明,在数据集尺寸为500时,改进Mask R-CNN模型的准确率为0.91,损失函数值为0.01。改进的Mask R-CNN模型能够有效提升输电线路缺陷检测的精度,具有较高的实用价值,能够提高电力系统的安全监控水平。
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关键词
输电线路
安全检测
掩膜
区域
卷积
神经网络
(
mask
R-CNN)
特征金字塔
网络
(FPN)
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职称材料
基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法
被引量：
8
2
作者
许贵阳
李金洋
+1 位作者
白堂博
杨建伟
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期44-51,共8页
为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高...
为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。
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关键词
轨道
扣件
状态检测
掩膜
区域
卷积
神经网络
K均值聚类算法
定位准确率
分类准确率
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职称材料
基于迁移学习的光伏组件鸟粪覆盖检测
被引量：
7
3
作者
李琼
吴文宝
+1 位作者
刘斌
刘君
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期233-237,共5页
该文基于无人机光伏组件可见光图像采集,提出一种基于迁移学习的光伏组件鸟粪检测方法。方法首先基于掩膜区域卷积神经网络(Mask-RCNN)对光伏组件边界进行框选,再利用迁移学习策略,构建光伏组件鸟粪缺陷检测模型,实现鸟粪智能检测。利...
该文基于无人机光伏组件可见光图像采集,提出一种基于迁移学习的光伏组件鸟粪检测方法。方法首先基于掩膜区域卷积神经网络(Mask-RCNN)对光伏组件边界进行框选,再利用迁移学习策略,构建光伏组件鸟粪缺陷检测模型,实现鸟粪智能检测。利用上述方法,实现光伏组件鸟粪覆盖检测准确率为96.75%。
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关键词
迁移学习
光伏组件
掩膜
区域
卷积
神经网络
缺陷检测
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职称材料
题名
基于改进Mask R-CNN的输电线路安全检测方法研究
1
作者
王铭晟
机构
国网平山县供电公司
出处
《通信电源技术》
2024年第17期219-221,共3页
文摘
随着全球电力需求的持续增长和电力网络的不断扩展,输电线路的安全性与稳定性尤为重要。输电线路在连接发电厂和用户的过程中,承担着可靠输送电能的重要职责。为提升输电线路的安全,研究提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)的输电线路安全检测模型,并引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)对其进行改进。实验结果表明,在数据集尺寸为500时,改进Mask R-CNN模型的准确率为0.91,损失函数值为0.01。改进的Mask R-CNN模型能够有效提升输电线路缺陷检测的精度,具有较高的实用价值,能够提高电力系统的安全监控水平。
关键词
输电线路
安全检测
掩膜
区域
卷积
神经网络
(
mask
R-CNN)
特征金字塔
网络
(FPN)
Keywords
transmission lines
security testing
mask
Region Convolutional Neural Network(
mask
R-CNN)
Feature Pyramid Network(FPN)
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法
被引量：
8
2
作者
许贵阳
李金洋
白堂博
杨建伟
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京建筑大学
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期44-51,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975038)
北京市自然科学基金资助项目(KZ202010016025)。
文摘
为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。
关键词
轨道
扣件
状态检测
掩膜
区域
卷积
神经网络
K均值聚类算法
定位准确率
分类准确率
Keywords
Track
Fastener
State detection
mask
regional convolutional neural network
K-means clustering algorithm
Positioning accuracy
Classification accuracy
分类号
U213.53 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于迁移学习的光伏组件鸟粪覆盖检测
被引量：
7
3
作者
李琼
吴文宝
刘斌
刘君
机构
南昌航空大学信息工程学院
中国电建集团江西省电力建设有限公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期233-237,共5页
基金
江西省科技厅重点研发项目(20192BBE50057)。
文摘
该文基于无人机光伏组件可见光图像采集,提出一种基于迁移学习的光伏组件鸟粪检测方法。方法首先基于掩膜区域卷积神经网络(Mask-RCNN)对光伏组件边界进行框选,再利用迁移学习策略,构建光伏组件鸟粪缺陷检测模型,实现鸟粪智能检测。利用上述方法,实现光伏组件鸟粪覆盖检测准确率为96.75%。
关键词
迁移学习
光伏组件
掩膜
区域
卷积
神经网络
缺陷检测
Keywords
transfer learning
photovoltaic modules
mask
-RCNN
defect detection
分类号
TK51 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Mask R-CNN的输电线路安全检测方法研究
王铭晟
《通信电源技术》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法
许贵阳
李金洋
白堂博
杨建伟
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于迁移学习的光伏组件鸟粪覆盖检测
李琼
吴文宝
刘斌
刘君
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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