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基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测
被引量：
2
1
作者
彭紫扬
陈诺天
+3 位作者
易俊飞
陶梓铭
毛建旭
谢锦莹
《湖南电力》
2023年第5期79-84,共6页
根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过...
根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过数据增强方法增加算法的鲁棒性,优化检测效果。理论和实践结果均显示,该优化后的算法能够显著提高输电线路电力器件及异常目标的检测准确性,从而实现对输电线路电力器件及异常目标的有效检测。
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关键词
电力
作业
场景
CIoU损失函数
数据增强
输电线路
电力
器件
异常目标检测
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职称材料
题名
基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测
被引量：
2
1
作者
彭紫扬
陈诺天
易俊飞
陶梓铭
毛建旭
谢锦莹
机构
湖南大学电气与信息工程学院
国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司
出处
《湖南电力》
2023年第5期79-84,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62133005)。
文摘
根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过数据增强方法增加算法的鲁棒性,优化检测效果。理论和实践结果均显示,该优化后的算法能够显著提高输电线路电力器件及异常目标的检测准确性,从而实现对输电线路电力器件及异常目标的有效检测。
关键词
电力
作业
场景
CIoU损失函数
数据增强
输电线路
电力
器件
异常目标检测
Keywords
power operation scenarios
CIoU loss function
data augmentation
transmission line power devices
abnormal target detection
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测
彭紫扬
陈诺天
易俊飞
陶梓铭
毛建旭
谢锦莹
《湖南电力》
2023
2
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