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航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法
被引量：
8
1
作者
贾晓芬
于业齐
+2 位作者
郭永存
黄友锐
赵佰亭
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期294-300,共7页
为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的...
为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。
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关键词
自爆缺陷
绝缘子
四维度预测
深度可分离卷积
空间金字塔池化
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职称材料
基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测
被引量：
4
2
作者
汪琦
刘向阳
《计算技术与自动化》
2022年第1期52-58,共7页
针对绝缘子自爆缺陷位置检测问题,提出了一种基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测的方法。通过构造基于Mask RCNN的绝缘子串分割模型,在获取的掩模图像中引入最小外接矩形提取绝缘子串图像,从而搭建基于Mask RCNN的自爆缺陷检测模型,检...
针对绝缘子自爆缺陷位置检测问题,提出了一种基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测的方法。通过构造基于Mask RCNN的绝缘子串分割模型,在获取的掩模图像中引入最小外接矩形提取绝缘子串图像,从而搭建基于Mask RCNN的自爆缺陷检测模型,检测绝缘子串中的自爆位置。结合两个模型,将绝缘子串位置及其自爆缺陷位置映射到原图。该方法在绝缘子串分割模型的验证集上,平均Dice达到0.822,在自爆缺陷识别模型的验证集上,平均IOU达到0.835,最终模型对缺陷位置识别准确率达到94.12%。
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关键词
绝缘子
深度学习
Mask
RCNN
自爆缺陷
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职称材料
基于改进的YOLOv7的雾天场景下绝缘子及其自爆缺陷检测方法
被引量：
1
3
作者
邹红波
陈俊廷
+1 位作者
柴延辉
杨钦贺
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第10期1-11,共11页
为了解决现有的目标检测方法在雾天场景下存在绝缘子、自爆缺陷识别准确率低、易漏检的问题,提出了一种融合了坐标注意力机制(CA)和双向加权特征金字塔网络(BiFPN)的YOLOv7算法的雾天场景下绝缘子、自爆缺陷检测方法。首先,通过大气散...
为了解决现有的目标检测方法在雾天场景下存在绝缘子、自爆缺陷识别准确率低、易漏检的问题,提出了一种融合了坐标注意力机制(CA)和双向加权特征金字塔网络(BiFPN)的YOLOv7算法的雾天场景下绝缘子、自爆缺陷检测方法。首先,通过大气散射模型采用中心点合成雾的方法生成轻雾数据集、浓雾数据集和混合雾气浓度数据集;其次,在主干特征提取网络末端和预测端前端融入坐标注意力机制,提高网络对重要特征的关注程度;再次,在特征融合网络中借鉴BiFPN的思想添加跨层权重连接,提升模型的特征融合能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;最后,考虑到真实框与预测框之间的方向匹配问题,使用SIoU损失函数替代CIoU损失函数,进一步提升模型的检测性能。研究结果表明,与原始YOLOv7相比,改进后的YOLOv7在轻雾、浓雾和混合雾气状态下的平均精确率分别提升了6.65%、5.55%和6.54%,分别达到96.95%、95.58%和96.65%,查准率分别提高了0.11%、0.08%和0.51%,召回率分别提高了10.25%、9.35%和8.23%。改进后的YOLOv7在对雾天环境下绝缘子、自爆缺陷有较好的检测效果。
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关键词
绝缘子
自爆缺陷
雾天场景
YOLOv7
坐标注意力机制
双向加权特征金字塔
SIoU损失函数
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职称材料
题名
航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法
被引量：
8
1
作者
贾晓芬
于业齐
郭永存
黄友锐
赵佰亭
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
安徽理工大学省部共建深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期294-300,共7页
基金
安徽省自然科学基金(2108085ME158)
国家自然科学基金面上项目(52174141)
+1 种基金
安徽高校协同创新项目(GXXT-2020-54)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(202004a07020043)。
文摘
为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。
关键词
自爆缺陷
绝缘子
四维度预测
深度可分离卷积
空间金字塔池化
Keywords
self
-
explosion
defect
insulator
four
dimensional
prediction
depthwise
separable
convolution
spatial
pyramid
pooling
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测
被引量：
4
2
作者
汪琦
刘向阳
机构
河海大学理学院
出处
《计算技术与自动化》
2022年第1期52-58,共7页
基金
云南省重大科技专项计划(202002AE090010)
国家自然科学基金资助项目(61001139)。
文摘
针对绝缘子自爆缺陷位置检测问题,提出了一种基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测的方法。通过构造基于Mask RCNN的绝缘子串分割模型,在获取的掩模图像中引入最小外接矩形提取绝缘子串图像,从而搭建基于Mask RCNN的自爆缺陷检测模型,检测绝缘子串中的自爆位置。结合两个模型,将绝缘子串位置及其自爆缺陷位置映射到原图。该方法在绝缘子串分割模型的验证集上,平均Dice达到0.822,在自爆缺陷识别模型的验证集上,平均IOU达到0.835,最终模型对缺陷位置识别准确率达到94.12%。
关键词
绝缘子
深度学习
Mask
RCNN
自爆缺陷
Keywords
insulator
deep
learning
Mask
RCNN
self
-
explosion
defect
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进的YOLOv7的雾天场景下绝缘子及其自爆缺陷检测方法
被引量：
1
3
作者
邹红波
陈俊廷
柴延辉
杨钦贺
机构
三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心
三峡大学电气与新能源学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第10期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金(52107108)项目资助。
文摘
为了解决现有的目标检测方法在雾天场景下存在绝缘子、自爆缺陷识别准确率低、易漏检的问题,提出了一种融合了坐标注意力机制(CA)和双向加权特征金字塔网络(BiFPN)的YOLOv7算法的雾天场景下绝缘子、自爆缺陷检测方法。首先,通过大气散射模型采用中心点合成雾的方法生成轻雾数据集、浓雾数据集和混合雾气浓度数据集;其次,在主干特征提取网络末端和预测端前端融入坐标注意力机制,提高网络对重要特征的关注程度;再次,在特征融合网络中借鉴BiFPN的思想添加跨层权重连接,提升模型的特征融合能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;最后,考虑到真实框与预测框之间的方向匹配问题,使用SIoU损失函数替代CIoU损失函数,进一步提升模型的检测性能。研究结果表明,与原始YOLOv7相比,改进后的YOLOv7在轻雾、浓雾和混合雾气状态下的平均精确率分别提升了6.65%、5.55%和6.54%,分别达到96.95%、95.58%和96.65%,查准率分别提高了0.11%、0.08%和0.51%,召回率分别提高了10.25%、9.35%和8.23%。改进后的YOLOv7在对雾天环境下绝缘子、自爆缺陷有较好的检测效果。
关键词
绝缘子
自爆缺陷
雾天场景
YOLOv7
坐标注意力机制
双向加权特征金字塔
SIoU损失函数
Keywords
insulator
self
-
explosion
defect
foggy
scene
YOLOv7
coordinate
attentio
mechanism
bidirectional
weigh-ted
feature
pyramid
SloU
loss
function
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法
贾晓芬
于业齐
郭永存
黄友锐
赵佰亭
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
8
下载PDF
职称材料
2
基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测
汪琦
刘向阳
《计算技术与自动化》
2022
4
下载PDF
职称材料
3
基于改进的YOLOv7的雾天场景下绝缘子及其自爆缺陷检测方法
邹红波
陈俊廷
柴延辉
杨钦贺
《国外电子测量技术》
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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