一种基于目标检测模型的轻量化电力巡检方法

作     者：周子纯 袁逸凡 张铖 丁忠林 黄永明 ZHOU Zi-chun;YUAN Yi-fan;ZHANG Cheng;DING Zhong-lin;HUANG Yong-ming

作者机构：东南大学信息科学与工程学院南京211111 国网电力科学研究院有限公司南京211100 

基　　金：国家电网有限公司总部管理科技项目资助(SGZJX-T00JSJS2000455) 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2023年第47卷第12期

页      码：87-93页

摘      要：针对电力巡检场景中的实时检测要求,设计了一种轻量级的目标检测算法,通过引入新的融合方式GroupFuse和AFuse赋予网络自适应的特征整合能力,以提高特征融合质量并提升模型精度;通过交叉验证法调整和优化了网络结构,为模型选择了最适用于电力巡检场景的卷积策略、特征提取模块ShuffleCSP级联方法以及融合模块GroupFuse分组模式,在轻量化模型的同时提升检测性能。实验结果表明,该方法可满足电力巡检场景的应用需求。

主 题 词：电力巡检 目标检测 故障识别 YOLOv4 深度学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13274/j.cnki.hdzj.2023.12.015

馆 藏 号：203125366...