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一种改进的YOLO目标检测方法在电缆设备异常状态识别中的应用
被引量：
29
1
作者
周自强
陈强
+1 位作者
马必焕
齐冬莲
《电测与仪表》
北大核心
2020年第2期14-20,共7页
针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的YOLO目标检测架构,对电缆设备进行定位和异常状态识别。首先,采用图像缩放方法调整图像尺寸为448×448...
针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的YOLO目标检测架构,对电缆设备进行定位和异常状态识别。首先,采用图像缩放方法调整图像尺寸为448×448,再利用卷积神经网络对特征进行提取,其中每一层采用批量归一化方法规范模型,最后通过RPN网络预测目标边界框。采用珠海地下电缆隧道中的图像数据进行仿真实验,并与YOLO和Faster RCNN算法进行对比,实验结果验证了所提出方法的有效性,且算法识别准确率较高、鲁棒性好,可有效应用于地下电缆隧道的巡检机器人系统中。
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关键词
电缆设备状态识别
YOLO
批量归一化
RPN网络
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题名
一种改进的YOLO目标检测方法在电缆设备异常状态识别中的应用
被引量：
29
1
作者
周自强
陈强
马必焕
齐冬莲
机构
国网浙江省电力科学研究院
浙江大学电气工程学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第2期14-20,共7页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(6157010854)
国网浙江省电力公司电力科学研究院项目(5211DS16002R)
文摘
针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的YOLO目标检测架构,对电缆设备进行定位和异常状态识别。首先,采用图像缩放方法调整图像尺寸为448×448,再利用卷积神经网络对特征进行提取,其中每一层采用批量归一化方法规范模型,最后通过RPN网络预测目标边界框。采用珠海地下电缆隧道中的图像数据进行仿真实验,并与YOLO和Faster RCNN算法进行对比,实验结果验证了所提出方法的有效性,且算法识别准确率较高、鲁棒性好,可有效应用于地下电缆隧道的巡检机器人系统中。
关键词
电缆设备状态识别
YOLO
批量归一化
RPN网络
Keywords
state identification of cable equipment
YOLO
batch normalization
RPN network
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的YOLO目标检测方法在电缆设备异常状态识别中的应用
周自强
陈强
马必焕
齐冬莲
《电测与仪表》
北大核心
2020
29
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