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基于改进Deformable DETR模型的多源局部放电识别方法及其应用
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作者 雷志鹏 彭川 +4 位作者 许子涵 姜宛廷 李传扬 吝伶艳 彭邦发 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期6248-6260,I0035,共14页
基于图像的局部放电识别方法大部分仅对单源局部放电谱图有效,无法识别多源局部放电谱图。为实现对多源局部放电谱图的识别,该文提出一种基于Transformer架构的局部放电Deformable DETR目标检测模型,收集典型单源局部放电和多源局部放... 基于图像的局部放电识别方法大部分仅对单源局部放电谱图有效,无法识别多源局部放电谱图。为实现对多源局部放电谱图的识别,该文提出一种基于Transformer架构的局部放电Deformable DETR目标检测模型,收集典型单源局部放电和多源局部放电数据,生成局部放电相位角解析和极坐标相位分布解析谱图数据集。在Deformable DETR模型中引入去噪训练任务和贝叶斯优化算法,优化了局部放电目标检测模型;编写局部放电谱图采集和识别程序,并使用优化后的局部放电Deformable DETR模型对单源和多源局部放电谱图进行识别。结果表明:局部放电Deformable DETR模型不仅可有效识别出单源和多源局部放电的类型,而且大幅提升了局部放电类型识别的收敛速度和精度等性能。在对真实绝缘缺陷电动机的局部放电谱图识别中,局部放电Deformable DETR模型的识别准确率达到91%,证明该模型在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 deformabledetr 目标检测 多源局部放电
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林间苹果识别模型应用研究
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作者 石天 雷泽宇 《中文科技期刊数据库（全文版）农业科学》 2024年第2期0183-0188,共6页
苹果是深受广大消费者喜爱的水果。而近年来,随着劳动力缺失以及信息技术的发展,人们迫切的需要实现苹果果园采摘作业的自动化,而实现自动采摘的重要课题就是实现苹果果实目标的识别。为了实现自然场景下的苹果识别,本研究提出了一种基... 苹果是深受广大消费者喜爱的水果。而近年来,随着劳动力缺失以及信息技术的发展,人们迫切的需要实现苹果果园采摘作业的自动化,而实现自动采摘的重要课题就是实现苹果果实目标的识别。为了实现自然场景下的苹果识别,本研究提出了一种基于改进DeformableDetr的果园苹果检测模型。首先,为了实现降低模型的计算量,采用轻量化网络MobileNet替换原模型的ResNet网络,并在MobilNet网络中添加Coordinate Attention注意力机制提升模型的识别精度。其次对数据集进行数据增强操作,提升模型的泛化性。实验结果显示,改进后的模型在精度,召回率,mAP@0.5,分别提升了1.5%、1.8%、1.6%,模型权重文件由496M降至157M,FPS值都由27提升至46。结果证明了本文方案的有效性,为日后的自动采摘作业提供了理论支撑。 展开更多
关键词 深度学习 deformabledetr MobileNet 目标检测
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