基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法

吴添权; 郭竞; 苟先太; 黄勤琴; 周维超

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基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法

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在无锚点算法CenterNet模型的基础上,针对基于红外图像的目标检测算法检测精度低、耗时长的问题,给出了一种基于改进高斯卷积核的变电站设备红外图像检测方法,该目标检测方法模型网络结构精简,模型计算量较小.通过现场变电站巡检机器人设备收集数据样本,进行算法模型的训练及验证,实现红外图像变电站设备精准识别及定位.本文以变电站巡检机器人搭配红外热成像仪采集到的红外图像库为基础,用深度学习方法对数据集进行训练和测试,研究变电站红外图像的目标检测技术.通过深度学习技术判断设备中心点位实现目标分类和回归.实验结果表明,该方法提高了变电站目标检测方法的识别定位精度,为变电站设备红外图像智能检测提供了新的思路.

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来源
《红外技术》 |2021年第3期|230-236|共7页
作者
吴添权; 郭竞; 苟先太; 黄勤琴; 周维超;
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作者单位

广东电网有限责任公司潮州供电局广东潮州 521000;

西南交通大学电气工程学院四川成都 611756;

西南交通大学电气工程学院四川成都 611756;

西南交通大学电气工程学院四川成都 611756;

四川赛康智能科技股份有限公司四川成都 610041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力网;
关键词
无锚点算法; 红外图像; 目标检测; 高斯卷积核; 变电站设备;

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