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基于Yolact++的氧化锌避雷器红外图谱智能识别诊断
文献摘要：
近年来,红外热成像检测在变电设备状态评价的应用越来越广泛,需处理的后期红外图谱数量逐步增多,耗费检测人员大量时间,且人工处理易遗漏含缺陷的设备图谱.该文以实例分割模型Yolact++为基础,采用目标检测和实例分割相结合的方法,在保证正确率的基础上,提高智能识别的实时性,并在上述基础上,进一步读取相应设备关键部位的温度,按照标准划分设备缺陷等级,为下一步无人机及机器人现场检测的实时红外图谱识别打下基础,节约检测人员图谱后期软件处理时间及精力,保证变电设备可靠.
文献关键词：
红外图谱;智能识别;Yolact++
中图分类号：
作者姓名：
叶兆平;黄亚艺;刘旭;纪锡亮;戴沈祥
作者机构：
国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福建 福州 350007;福建中试所电力调整试验有限责任公司,福建 福州 350007;国网福建省电力有限公司,福建 福州 350003;南京南瑞信息通信科技有限公司,江苏 南京 210015
文献出处：
引用格式：
[1]叶兆平;黄亚艺;刘旭;纪锡亮;戴沈祥-.基于Yolact++的氧化锌避雷器红外图谱智能识别诊断)[J].海峡科学,2022(08):59-64
A类：
B类：
Yolact++,氧化锌避雷器,红外图谱,智能识别,红外热成像检测,变电设备,设备状态,状态评价,耗费,检测人员,遗漏,实例分割,分割模型,目标检测,高智能,读取,应设,关键部位,分设,现场检测,打下基础,处理时间
AB值：
0.334665
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