为实现牵引变电所视频图像的多目标识别,为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究,利用SSD(Single Shot Multibox Detector)和YOLOv2(You Only Look Once v2)模型,实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、...为实现牵引变电所视频图像的多目标识别,为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究,利用SSD(Single Shot Multibox Detector)和YOLOv2(You Only Look Once v2)模型,实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、分合指示灯状态以及隔离开关的分合状态的自动识别。利用TensorFlow平台实现的多目标识别方法识别速度快而且鲁棒性好。展开更多
针对电力巡线无人机检测绝缘子缺陷,具有缺陷绝缘子样本数据不均衡、采集难度大等问题,提出一种基于YOLOV5(you only look once V5)算法的绝缘子异常检测模型。首先借助YOLOV5目标检测算法定位绝缘子位置,再把绝缘子图像输入到残差网络...针对电力巡线无人机检测绝缘子缺陷,具有缺陷绝缘子样本数据不均衡、采集难度大等问题,提出一种基于YOLOV5(you only look once V5)算法的绝缘子异常检测模型。首先借助YOLOV5目标检测算法定位绝缘子位置,再把绝缘子图像输入到残差网络提取多层金字塔特征,然后通过K邻近值算法判断特征层像素是否为离群点,由此可判断绝缘子是否存在缺陷。所提方法无须负样本绝缘子图像,仅通过正样本即可训练网络;与常用方法相比,所提算法的准确率和召回率均为最高,表明所提方法泛化性和稳定性较好。展开更多
文摘为实现牵引变电所视频图像的多目标识别,为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究,利用SSD(Single Shot Multibox Detector)和YOLOv2(You Only Look Once v2)模型,实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、分合指示灯状态以及隔离开关的分合状态的自动识别。利用TensorFlow平台实现的多目标识别方法识别速度快而且鲁棒性好。
文摘针对电力巡线无人机检测绝缘子缺陷,具有缺陷绝缘子样本数据不均衡、采集难度大等问题,提出一种基于YOLOV5(you only look once V5)算法的绝缘子异常检测模型。首先借助YOLOV5目标检测算法定位绝缘子位置,再把绝缘子图像输入到残差网络提取多层金字塔特征,然后通过K邻近值算法判断特征层像素是否为离群点,由此可判断绝缘子是否存在缺陷。所提方法无须负样本绝缘子图像,仅通过正样本即可训练网络;与常用方法相比,所提算法的准确率和召回率均为最高,表明所提方法泛化性和稳定性较好。
