针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化...针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化特征提取与特征融合策略,同时通过多尺度特征融合模块提高对小尺度目标的识别能力。基于亚米级遥感卫星数据在输电走廊区域开展输电杆塔检测识别实验,结果表明,该方法的平均精确率(mean Average Precision,mAP)可达到0.902,较原始YOLOv5x提高3.9%,与RCNN等经典目标识别网络相比也有较大提升,为高分辨率遥感卫星影像输电杆塔的高精度识别提供了技术支撑。展开更多
针对配网勘灾中人工勘灾效率低下和机巡勘灾需后端分析导致灾情信息反馈不及时的问题,立足于前端实时智能检测模式,提出了基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时检测模型。首先,改进传统YOLO-V3的损失函数,利用广义交并比(...针对配网勘灾中人工勘灾效率低下和机巡勘灾需后端分析导致灾情信息反馈不及时的问题,立足于前端实时智能检测模式,提出了基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时检测模型。首先,改进传统YOLO-V3的损失函数,利用广义交并比(generalized intersection over union,GIoU)计算目标检测框损失,有效提升杆塔主体检测的准确性。其次,采用ResNet-50定位杆塔端点和中心线,提出一种杆塔姿态判断方法以快速计算杆塔倾斜角度。最后,研发了一种便携式设备并部署了所提模型,以实地采集的数据对模型和设备进行测试,结果表明该设备对杆塔姿态判断的整体准确率达93.48%,设备平均功耗9 W,可用于前端实时智能分析、汇总杆塔受灾情况,验证了模型和设备的有效性。展开更多
杆塔是输电线路体系中的关键组成部分,其稳定可靠性是整个输电线路运行安全的重要保障。提出一种融合无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)和射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的输电线路杆塔状态监测网络,具...杆塔是输电线路体系中的关键组成部分,其稳定可靠性是整个输电线路运行安全的重要保障。提出一种融合无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)和射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的输电线路杆塔状态监测网络,具有监测成本低、故障定位迅速和适合长期监测的优点。中继节点设置是所提出监测网络性能研究的关键,建立了中继节点传输延时模型,有利于分析不同条件下的监测网络延时性能。针对RFID冗余数据导致的融合监测网络延时,提出一种适用于输电线路杆塔状态监测RFID冗余数据处理方法,能有效削减阅读器端采集的冗余数据,具有算法简单、实时性强等特点。展开更多
文摘针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化特征提取与特征融合策略,同时通过多尺度特征融合模块提高对小尺度目标的识别能力。基于亚米级遥感卫星数据在输电走廊区域开展输电杆塔检测识别实验,结果表明,该方法的平均精确率(mean Average Precision,mAP)可达到0.902,较原始YOLOv5x提高3.9%,与RCNN等经典目标识别网络相比也有较大提升,为高分辨率遥感卫星影像输电杆塔的高精度识别提供了技术支撑。
文摘针对配网勘灾中人工勘灾效率低下和机巡勘灾需后端分析导致灾情信息反馈不及时的问题,立足于前端实时智能检测模式,提出了基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时检测模型。首先,改进传统YOLO-V3的损失函数,利用广义交并比(generalized intersection over union,GIoU)计算目标检测框损失,有效提升杆塔主体检测的准确性。其次,采用ResNet-50定位杆塔端点和中心线,提出一种杆塔姿态判断方法以快速计算杆塔倾斜角度。最后,研发了一种便携式设备并部署了所提模型,以实地采集的数据对模型和设备进行测试,结果表明该设备对杆塔姿态判断的整体准确率达93.48%,设备平均功耗9 W,可用于前端实时智能分析、汇总杆塔受灾情况,验证了模型和设备的有效性。
文摘杆塔是输电线路体系中的关键组成部分,其稳定可靠性是整个输电线路运行安全的重要保障。提出一种融合无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)和射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的输电线路杆塔状态监测网络,具有监测成本低、故障定位迅速和适合长期监测的优点。中继节点设置是所提出监测网络性能研究的关键,建立了中继节点传输延时模型,有利于分析不同条件下的监测网络延时性能。针对RFID冗余数据导致的融合监测网络延时,提出一种适用于输电线路杆塔状态监测RFID冗余数据处理方法,能有效削减阅读器端采集的冗余数据,具有算法简单、实时性强等特点。
