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基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法
被引量：
4
1
作者
张翼
朱永利
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1935-1945,1955,共12页
边缘计算技术使在智能电力设备端开展基于神经网络的就地智能诊断成为可能,但存在电力智能终端资源受限与局部放电诊断模型高资源占用之间的矛盾。为解决此问题,该文提出了基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法。该...
边缘计算技术使在智能电力设备端开展基于神经网络的就地智能诊断成为可能,但存在电力智能终端资源受限与局部放电诊断模型高资源占用之间的矛盾。为解决此问题,该文提出了基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法。该方法将MobileNetV2作为基础模型,在训练中引入可迭代重要度因子,“端到端”地感知并裁剪模型中的冗余模块,实现深度方向的结构压缩;采用几何中值滤波器剪枝(FPGM)进一步去除各卷积层的冗余滤波器,并提出增强型模拟退火搜索算法(ESA)自主求解各层的剪枝比例,循环搜索直至获得最大限度的无损压缩模型。结果表明,该方法可以在数据驱动下自主设计高精度、轻量化、低延迟的局部放电深度诊断模型,相较于现有的深度模型,资源占用大幅降低、推理速度显著提升,为资源受限的电力设备边缘侧部署提供了技术支持。
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关键词
局部放电
深度学习
自动化
剪枝
轻量
化
诊断
结构设计
下载PDF
职称材料
基于边缘智能的茶叶病害识别
被引量：
4
2
作者
李博
江朝晖
+2 位作者
洪石兰
饶元
张武
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第6期175-180,共6页
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建...
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建茶叶病害数据集上进行迁移学习训练,最后将获得的茶叶病害识别模型部署在边缘设备上。试验结果表明,AMC-MobileNetV2与MobileNetV2相比,在模型参数量减少94.5%、存储体积减小93.4%的情况下,提高模型在资源有限边缘设备上的识别速度,对8种茶叶病害识别平均准确率高达97.42%。研究结果可应用于茶园病害防治机器人。
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关键词
茶叶病害
自动
识别
迁移学习
自动化
模型
剪枝
边缘智能
下载PDF
职称材料
题名
基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法
被引量：
4
1
作者
张翼
朱永利
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第7期1935-1945,1955,共12页
基金
河北省自然科学基金(F2022502002)
特高压工程技术(昆明、广州)国家工程实验室开放基金资助项目。
文摘
边缘计算技术使在智能电力设备端开展基于神经网络的就地智能诊断成为可能,但存在电力智能终端资源受限与局部放电诊断模型高资源占用之间的矛盾。为解决此问题,该文提出了基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法。该方法将MobileNetV2作为基础模型,在训练中引入可迭代重要度因子,“端到端”地感知并裁剪模型中的冗余模块,实现深度方向的结构压缩;采用几何中值滤波器剪枝(FPGM)进一步去除各卷积层的冗余滤波器,并提出增强型模拟退火搜索算法(ESA)自主求解各层的剪枝比例,循环搜索直至获得最大限度的无损压缩模型。结果表明,该方法可以在数据驱动下自主设计高精度、轻量化、低延迟的局部放电深度诊断模型,相较于现有的深度模型,资源占用大幅降低、推理速度显著提升,为资源受限的电力设备边缘侧部署提供了技术支持。
关键词
局部放电
深度学习
自动化
剪枝
轻量
化
诊断
结构设计
Keywords
Partial discharge
deep learning
automatic pruning
lightweight diagnosis
architecture design
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于边缘智能的茶叶病害识别
被引量：
4
2
作者
李博
江朝晖
洪石兰
饶元
张武
机构
安徽农业大学信息与计算机学院
智慧农业技术与装备安徽省重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2022年第6期175-180,共6页
基金
智慧农业技术与装备安徽省重点实验室自主创新研究基金(APKLSATE2019X002)
安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2019ZD20)。
文摘
为实现在资源有限的边缘设备上自动识别茶叶病害,提出基于边缘智能的深度学习模型部署方法。首先使用自动化模型剪枝(AMC)算法在PlantVillage数据集上对MobileNetV2进行模型剪枝,然后使用剪枝率为90%时生成的模型AMC-MobileNetV2在自建茶叶病害数据集上进行迁移学习训练,最后将获得的茶叶病害识别模型部署在边缘设备上。试验结果表明,AMC-MobileNetV2与MobileNetV2相比,在模型参数量减少94.5%、存储体积减小93.4%的情况下,提高模型在资源有限边缘设备上的识别速度,对8种茶叶病害识别平均准确率高达97.42%。研究结果可应用于茶园病害防治机器人。
关键词
茶叶病害
自动
识别
迁移学习
自动化
模型
剪枝
边缘智能
Keywords
tea leaf diseases
automatic recognition
transfer learning
automatic pruning
edge intelligence
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法
张翼
朱永利
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
2
基于边缘智能的茶叶病害识别
李博
江朝晖
洪石兰
饶元
张武
《中国农机化学报》
北大核心
2022
4
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职称材料
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