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物联网背景下应用于光伏发电的边缘计算设备关键技术研究及应用
被引量：
19
1
作者
孙文文
何国庆
+2 位作者
刘纯
赵伟然
齐力文
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期38-43,共6页
随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基...
随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光伏发电系统的应用场景;在某光伏电站开展示范应用,实测结果表明,通过在光伏逆变器侧安装边缘计算设备,能够实现光伏发电的快速无功响应能力。研究成果可为后续边缘计算在新能源发电中的应用提供参考。
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关键词
物联网
边缘计算设备
光伏发电
快速无功响应
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职称材料
安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计
被引量：
7
2
作者
郭奕裕
周箩鱼
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期312-320,共9页
现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对...
现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值(mAP)得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。
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关键词
安全帽佩戴检测
YOLOv4-Tiny模型改进
局部稀疏因子衰减
模型压缩
TensorRT推理加速引擎
Jeston
Nano
边缘计算设备
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职称材料
题名
物联网背景下应用于光伏发电的边缘计算设备关键技术研究及应用
被引量：
19
1
作者
孙文文
何国庆
刘纯
赵伟然
齐力文
机构
中国电力科学研究院有限公司
电力规划设计总院
北京国电智深控制技术有限公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期38-43,共6页
基金
国家电网公司科技项目(5400-201933453A-0-0-00)。
文摘
随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光伏发电系统的应用场景;在某光伏电站开展示范应用,实测结果表明,通过在光伏逆变器侧安装边缘计算设备,能够实现光伏发电的快速无功响应能力。研究成果可为后续边缘计算在新能源发电中的应用提供参考。
关键词
物联网
边缘计算设备
光伏发电
快速无功响应
Keywords
Internet of Things
edge computing equipment
photovoltaic power generation
fast reactive power response
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计
被引量：
7
2
作者
郭奕裕
周箩鱼
机构
长江大学电子信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期312-320,共9页
基金
国家自然科学基金(61901059,51978079)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2020007)。
文摘
现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值(mAP)得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。
关键词
安全帽佩戴检测
YOLOv4-Tiny模型改进
局部稀疏因子衰减
模型压缩
TensorRT推理加速引擎
Jeston
Nano
边缘计算设备
Keywords
safety helmet wearing detection
YOLOv4-Tiny model improvement
local sparsity factor attenuation
model compression
TensorRT reasoning acceleration engine
Jeston Nano edge computing device
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
物联网背景下应用于光伏发电的边缘计算设备关键技术研究及应用
孙文文
何国庆
刘纯
赵伟然
齐力文
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计
郭奕裕
周箩鱼
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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职称材料
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