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基于多尺度特征融合SSDLite的光伏组件缺陷检测
被引量：
1
1
作者
项新建
汤卉
+3 位作者
肖家乐
王世乾
张颖超
王磊
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期669-675,共7页
为了应对光伏组件缺陷检测中人工检测速度缓慢以及使用YOLO等深度学习模型时速度较慢且硬件成本高的问题,提出一种基于SSDLite的多层特征融合轻量化目标检测方法。该方法采用MobileNetV2作为SSDLite模型的骨干网络,并从中提取3个不同层...
为了应对光伏组件缺陷检测中人工检测速度缓慢以及使用YOLO等深度学习模型时速度较慢且硬件成本高的问题,提出一种基于SSDLite的多层特征融合轻量化目标检测方法。该方法采用MobileNetV2作为SSDLite模型的骨干网络,并从中提取3个不同层次的特征层进行特征融合。针对不同缺陷的尺寸特点,对模型中的先验框的大小也进行了重新设计。在MobileNetV2的瓶颈结构中引入CBAM注意力机制,以提高模型的检测精度。相比传统的SSDLite模型,该文模型平均精度从65.8%提高至72.4%,虽然速度略微下降,但已基本满足实际应用的需求。
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关键词
光伏组件
目标检测
深度学习
SSDLite
多层特征融合
MobileNetV2
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职称材料
基于改进Yolov5s的水稻叶病检测方法
被引量：
2
2
作者
项新建
郑雨
+3 位作者
曹光客
李旭
尤钦寅
姚佳娜
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第3期212-218,共7页
水稻叶病防治在提高水稻产量中具有重要作用,针对水稻叶病人工检查速度慢、主观性高的问题,提出一种基于改进Yolov5s的水稻叶病目标检测方法。采用K-means聚类算法得到先验框尺寸,增强检测模型对水稻叶病的适应性;将轻量级空间注意力与...
水稻叶病防治在提高水稻产量中具有重要作用,针对水稻叶病人工检查速度慢、主观性高的问题,提出一种基于改进Yolov5s的水稻叶病目标检测方法。采用K-means聚类算法得到先验框尺寸,增强检测模型对水稻叶病的适应性;将轻量级空间注意力与通道注意力融合,对高层语义特征信息增强,增强模型对病害信息的感知度;并结合特征金字塔网络,融合多尺度感受野获取目标上下文信息,有效地增强模型对目标周围特征的提取,提高目标检测的准确度。试验结果表明:改进后的Yolov5s算法平均检测精度(IOU=0.5)提高4.3%,F1值提高5.3%,帧率FPS为58.7 f/s。有效提升Yolov5s算法对水稻叶病的检测精度,达到实时检测的需求。
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关键词
水稻叶病检测
K-MEANS聚类
注意力机制
多尺度感受野
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职称材料
绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统的研制
被引量：
7
3
作者
明菊兰
钱洲亥
+2 位作者
余璐静
徐恒昌
程士军
《电测与仪表》
北大核心
2022年第9期169-175,共7页
文中成功研制了一种绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统,该系统采用密闭系统油循环气液平衡方式,自动配制低、中、高参考油样,并实现自动油样校验,数据采集、结果计算与评估等功能,有效解决了目前人工校验存在的检测...
文中成功研制了一种绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统,该系统采用密闭系统油循环气液平衡方式,自动配制低、中、高参考油样,并实现自动油样校验,数据采集、结果计算与评估等功能,有效解决了目前人工校验存在的检测误差大、检验效率低等问题。此外,基于最小二乘法对数据曲线进行拟合,减小了在线监测装置的检测误差。
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关键词
绝缘油
溶解气体
在线监测
校验评估
校准
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职称材料
题名
基于多尺度特征融合SSDLite的光伏组件缺陷检测
被引量：
1
1
作者
项新建
汤卉
肖家乐
王世乾
张颖超
王磊
机构
浙江
科技
学院自动化与电气工程学院
杭州申昊科技股份有限公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期669-675,共7页
文摘
为了应对光伏组件缺陷检测中人工检测速度缓慢以及使用YOLO等深度学习模型时速度较慢且硬件成本高的问题,提出一种基于SSDLite的多层特征融合轻量化目标检测方法。该方法采用MobileNetV2作为SSDLite模型的骨干网络,并从中提取3个不同层次的特征层进行特征融合。针对不同缺陷的尺寸特点,对模型中的先验框的大小也进行了重新设计。在MobileNetV2的瓶颈结构中引入CBAM注意力机制,以提高模型的检测精度。相比传统的SSDLite模型,该文模型平均精度从65.8%提高至72.4%,虽然速度略微下降,但已基本满足实际应用的需求。
关键词
光伏组件
目标检测
深度学习
SSDLite
多层特征融合
MobileNetV2
Keywords
photovoltaic modules
object detection
deep learning
SSDLite
multi-layer feature fusion
MobileNetV2
分类号
TK514 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
基于改进Yolov5s的水稻叶病检测方法
被引量：
2
2
作者
项新建
郑雨
曹光客
李旭
尤钦寅
姚佳娜
机构
浙江
科技
学院自动化与电气工程学院
杭州申昊科技股份有限公司
杭州
晟冠
科技
有限公司
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第3期212-218,共7页
基金
浙江省重点研发计划项目(2018C01085)
杭州市农业与社会发展科研项目(20200401A05)
浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2020R415032)。
文摘
水稻叶病防治在提高水稻产量中具有重要作用,针对水稻叶病人工检查速度慢、主观性高的问题,提出一种基于改进Yolov5s的水稻叶病目标检测方法。采用K-means聚类算法得到先验框尺寸,增强检测模型对水稻叶病的适应性;将轻量级空间注意力与通道注意力融合,对高层语义特征信息增强,增强模型对病害信息的感知度;并结合特征金字塔网络,融合多尺度感受野获取目标上下文信息,有效地增强模型对目标周围特征的提取,提高目标检测的准确度。试验结果表明:改进后的Yolov5s算法平均检测精度(IOU=0.5)提高4.3%,F1值提高5.3%,帧率FPS为58.7 f/s。有效提升Yolov5s算法对水稻叶病的检测精度,达到实时检测的需求。
关键词
水稻叶病检测
K-MEANS聚类
注意力机制
多尺度感受野
Keywords
rice leaf disease detection
K-means clustering
attention mechanism
multi-scale receptive field
分类号
S435.11 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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
绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统的研制
被引量：
7
3
作者
明菊兰
钱洲亥
余璐静
徐恒昌
程士军
机构
国网浙江省电力
有限公司
电力科学研究院
杭州
意能电力技术
有限公司
杭州申昊科技股份有限公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第9期169-175,共7页
基金
国网浙江省电力有限公司科研项目(5211DS180027)。
文摘
文中成功研制了一种绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统,该系统采用密闭系统油循环气液平衡方式,自动配制低、中、高参考油样,并实现自动油样校验,数据采集、结果计算与评估等功能,有效解决了目前人工校验存在的检测误差大、检验效率低等问题。此外,基于最小二乘法对数据曲线进行拟合,减小了在线监测装置的检测误差。
关键词
绝缘油
溶解气体
在线监测
校验评估
校准
Keywords
transformer oil
dissolved gases
online monitoring
testing and estimating
calibration
分类号
TM407 [电气工程—电器]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征融合SSDLite的光伏组件缺陷检测
项新建
汤卉
肖家乐
王世乾
张颖超
王磊
《太阳能学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Yolov5s的水稻叶病检测方法
项新建
郑雨
曹光客
李旭
尤钦寅
姚佳娜
《中国农机化学报》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
绝缘油中溶解气体在线监测装置自动校验评估及校准系统的研制
明菊兰
钱洲亥
余璐静
徐恒昌
程士军
《电测与仪表》
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
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