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融合注意力与多尺度特征的电力绝缘子缺陷检测方法 被引量：1
1
作者 王韵琳 冯天波 +3 位作者 孙宁 杨程 余恒文 崔昊杨 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1933-1942,共10页
针对无人机巡检时绝缘子缺陷因目标小、种类多、尺度差异大造成的漏检、误检问题,提出了一种融合注意力与多尺度特征的YOLOX-s算法。首先,在主干网络中融合坐标注意力机制,使网络能够更加准确地对绝缘子及其缺陷进行定位;其次,为解决绝... 针对无人机巡检时绝缘子缺陷因目标小、种类多、尺度差异大造成的漏检、误检问题,提出了一种融合注意力与多尺度特征的YOLOX-s算法。首先,在主干网络中融合坐标注意力机制,使网络能够更加准确地对绝缘子及其缺陷进行定位;其次,为解决绝缘子缺陷小目标特征丢失的问题,在主干网络尾端的空间金字塔池化模块引入多尺度深度可分离卷积,构建多尺度上下文敏感模块以充分提取多尺度信息;最后,在特征融合网络中用Shuffle unit替换原网络中的CBS堆叠结构,实现了模型压缩。实验表明,改进模型的FPS为26.4帧/s,mAP值达到了93.6%,相较于YOLOX-s提升了4.7%,在不增大模型参数量和计算复杂度的前提下,对多类型多尺度的绝缘子缺陷检测达到了更好的效果。该方法对提升电力巡检业务运维效率具有现实指导意义。 展开更多
关键词 实时检测 无人机巡检 绝缘子 小目标检测 改进yolox-s
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基于改进YOLOX网络的雾天绝缘子缺陷检测 被引量：1
2
作者 汤璐 王淑青 +2 位作者 王年涛 要若天 王一博 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期223-228,共6页
绝缘子作为输电线路中重要的元器件,对绝缘子缺陷的识别和定位在电网巡检方面有重要意义。为了对雾天情况下绝缘子状态进行准确定位识别,改进了YOLOX目标检测网络。首先,为了加快网络的训练速度,改进了激活函数;其次,为了解决小目标样... 绝缘子作为输电线路中重要的元器件,对绝缘子缺陷的识别和定位在电网巡检方面有重要意义。为了对雾天情况下绝缘子状态进行准确定位识别,改进了YOLOX目标检测网络。首先,为了加快网络的训练速度,改进了激活函数;其次,为了解决小目标样本相较于整体样本较少和样本不均衡的问题,改进了图像增强方法和损失函数;最后,将改进的YOLOX网络在数据集上与4种目标检测网络进行比较。实验结果表明,在雾天数据集上,改进后YOLOX的准确度、平均准确率和每秒处理图片张数都有一定提升,符合无人机巡检的要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 目标检测 雾天巡检 改进yolox
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基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究 被引量：3
3
作者 崔铁军 郭大龙 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期201-206,共6页
为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重... 为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。 展开更多
关键词 电气安全 改进yolox 变电站 工人防护 防护设备检测 注意力机制
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面向复杂场景的基于改进YOLOX_s的安全帽检测算法 被引量：2
4
作者 江新玲 杨乐 +3 位作者 朱家辉 陶磊 刘峰 段倩倩 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期107-114,共8页
在工业生产过程中,安全帽是生产工人重要的安全保护工具.针对现有安全帽检测算法在复杂应用场景下对小目标、密集目标以及遮挡目标存在漏检、检测精度较低等问题,提出了一种基于YOLOX_s的改进算法.首先,通过改进YOLOX_s算法的模型结构,... 在工业生产过程中,安全帽是生产工人重要的安全保护工具.针对现有安全帽检测算法在复杂应用场景下对小目标、密集目标以及遮挡目标存在漏检、检测精度较低等问题,提出了一种基于YOLOX_s的改进算法.首先,通过改进YOLOX_s算法的模型结构,在原有网络结构的基础上新设立了一个预测特征层,其尺寸为160×160,该预测特征层通过将高层语义信息和低层传递的位置信息进行有效融合来预测小目标;其次,针对复杂的安全帽检测环境,将obj_loss的BCE_Loss改为Focal_Loss,即用Focal_Loss来训练obj分支来降低漏检;最后,将CSP1_X中的残差块改为shuffleNet基本单元以缩减参数量.改进后的算法mAP和recall分别提高了1.25%和2.32%,参数量缩减为3.61MB.改进后的算法有效降低了复杂环境下安全帽的漏检率和提高了检测精度,对实际生产过程中保障企业和工人的生命财产安全起到了一定的促进作用. 展开更多
关键词 安全帽检测 yolox_s 遮挡目标 小目标 密集目标
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基于改进YOLOX算法的给水管道内缺陷智能识别与定位
5
作者 苏常旺 胡少伟 +2 位作者 张海丰 潘福渠 单常喜 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第12期70-72,73-75,共6页
针对给水管道内缺陷难以快速实时自动化检测的问题,本文基于实际工程项目中采集到的管道缺陷数据集,通过增加注意力模块,得到改进后的新型YOLOX算法模型,从而提出了一种给水管道智能识别与定位方法。利用视频抽帧的方式制作数据集并进... 针对给水管道内缺陷难以快速实时自动化检测的问题,本文基于实际工程项目中采集到的管道缺陷数据集,通过增加注意力模块,得到改进后的新型YOLOX算法模型,从而提出了一种给水管道智能识别与定位方法。利用视频抽帧的方式制作数据集并进行算法模型的训练与预测。测试结果表明:①基于注意力机制的YOLOX算法模型可以达到平均94%的测试精度,均值平均精度达到84%,平均识别速度为16 m/s;②新模型与其他2种常用算法模型(YOLOV3和Fast R-CNN)的训练结果进行对比,其综合性能最好。本文所提出的算法模型同样可以应用于视频实时检测,为给水管道内缺陷智能识别定位提供了一种高效精确的检测技术和方法。 展开更多
关键词 给水管道缺陷 改进yolox算法 注意力机制 识别与定位
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基于改进YOLOX模型的柑橘木虱检测方法 被引量：2
6
作者 王海漫 俞婷 +5 位作者 肖明明 杨嘉诚 陈富荣 易干军 林德球 罗敏 《广东农业科学》 CAS 2022年第11期43-49,共7页
【目的】黄龙病被称为柑橘的“癌症”,是一种毁灭性病害,而木虱是黄龙病传播的主要媒介,对木虱的监测和精准消杀是防控黄龙病及抑制其传播的一种有效途径。【方法】传统方式消灭木虱主要是靠人工喷洒药物,人力成本高但防控效果并不理想... 【目的】黄龙病被称为柑橘的“癌症”,是一种毁灭性病害,而木虱是黄龙病传播的主要媒介,对木虱的监测和精准消杀是防控黄龙病及抑制其传播的一种有效途径。【方法】传统方式消灭木虱主要是靠人工喷洒药物,人力成本高但防控效果并不理想。采用基于改进YOLOX的木虱边缘检测方法,在主干网络加入卷积注意力模块CBAM(Convolutional block attention module),在通道和空间两个维度对重要特征进行进一步提取;将目标损失中的交叉熵损失改为使用Focal Loss,进一步降低漏检率。【结果】本研究设计的算法契合木虱检测平台,木虱数据集拍摄于广东省湛江市廉江红橙园,深度适应农业农村实际发展需要,基于YOLOX模型对骨干网络和损失函数做出改进实现了更加优秀的柑橘木虱检测方法,在柑橘木虱数据集上获得85.66%的AP值,比原始模型提升2.70个百分点,检测精度比YOLOv3、YOLOv4-Tiny、YOLOv5-s模型分别高8.61、4.23、3.62个百分点,识别准确率大幅提升。【结论】改进的YOLOX模型可以更好地识别柑橘木虱,准确率得到提升,为后续实时检测平台打下了基础。 展开更多
关键词 柑橘 改进yolox模型 木虱防控 人工智能 目标检测
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