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基于YOLOv7的无人值守变电站入侵物识别模型
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作者 陆珺 谢育清 +2 位作者 刘炳青 傅军 黄盛康 《农村电气化》 2025年第1期7-11,共5页
常见的变电站入侵异物包括鸟巢、塑料袋和不同种类的固体废弃物,文章针对无人值守变电站提出了基于YOLOv7的变电站入侵物识别方法,首先基于实地拍摄的入侵异物图像制作数据集进行预处理,包括图像的灰度化、添加噪声、数据扩充和数据增... 常见的变电站入侵异物包括鸟巢、塑料袋和不同种类的固体废弃物,文章针对无人值守变电站提出了基于YOLOv7的变电站入侵物识别方法,首先基于实地拍摄的入侵异物图像制作数据集进行预处理,包括图像的灰度化、添加噪声、数据扩充和数据增强。然后使用LabelImg进行图像标注,得到包含变电站鸟巢、塑料袋和不同种类固体废弃物的图像数据集。最后利用YOLOv7模型对变电站数据集进行训练与测试,结果表明YOLOv7模型针对变电站的入侵物识别准确率达到了96.58%,并且在召回率方面表现良好。 展开更多
关键词 入侵物识别 无人值守变电站 YOLOv7
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