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基于人工智能的变电站在线巡视算法研究
文献摘要：
本文针对变电站在线智能巡视中海量图像及视频对识别、分析、决策要求高的难题,提出了一种改进的巡视系统的算法,包括使用二阶段级联目标检测网络Cascade rcnn,对变电站设备存在的缺陷采用可变形卷积,有针对性的进行网络修改;以及一阶段目标检测网络YOLOv5中一些小目标检测问题,为其添加了注意力机制;两种改进后的算法均可以更好地对变电站缺陷进行识别.经过实际测试,证明了文中算法的有效性.
文献关键词：
人工智能;缺陷识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
谢旭琛;王祥东;邓月辉;田明明
作者机构：
广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州,516001
文献出处：
引用格式：
[1]谢旭琛;王祥东;邓月辉;田明明-.基于人工智能的变电站在线巡视算法研究)[J].电子测试,2022(08):41-42,34
A类：
B类：
在线巡视,算法研究,智能巡视,中海,图像及视频,二阶段,目标检测网络,Cascade,rcnn,变电站设备,可变形卷积,YOLOv5,些小,小目标检测,检测问题,注意力机制,陷进,实际测试,缺陷识别
AB值：
0.398841
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