典型文献
基于注意力机制与特征平衡的变电站多目标检测
文献摘要：
随着电网结构的日益复杂,变电站关键设备的运行状态对电网安全稳定运行的影响逐渐增强.针对变电站复杂背景下多目标识别以及相似目标识别困难的问题,该文提出了一种基于注意力机制与特征平衡的YOLO-AFB(you only look once-attention and feature balance)网络.通过在Darknet-53网络中引入混合注意力加强对变电站相关目标的特征提取能力,在特征融合模块中加入反卷积来实现特征图的自适应上采样,提出特征平衡策略来缓解特征图语义信息差别,提高特征融合的质量.在含有9类目标的变电站数据集上进行测试,所提模型整体识别精度达到了 83.02％,与经典目标检测网络对比,各类目标的检测精度均有大幅提升.同时互感器等相似目标的识别也得到明显改善,验证了特征平衡的策略可以很好地解决变电站中相似目标识别难的问题.
文献关键词：
变电站;注意力机制;相似目标;特征平衡;多目标检测
中图分类号：
作者姓名：
李斌;李亚霖;朱新山;王帅;屈璐瑶;曾筠婷;刘昊;田杨阳
作者机构：
智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市南开区300072;国网河南省电力公司电力科学研究院,河南省郑州市450000
文献出处：
引用格式：
[1]李斌;李亚霖;朱新山;王帅;屈璐瑶;曾筠婷;刘昊;田杨阳-.基于注意力机制与特征平衡的变电站多目标检测)[J].电网技术,2022(06):2122-2131
A类：
B类：
注意力机制,特征平衡,变电站,多目标检测,电网结构,关键设备,电网安全,安全稳定运行,复杂背景,多目标识别,相似目标,YOLO,AFB,you,only,look,once,attention,feature,balance,Darknet,混合注意力,关目,特征提取能力,特征融合模块,反卷积,特征图,上采样,平衡策略,语义信息,息差,类目,识别精度,目标检测网络,网络对比,检测精度,互感器
AB值：
0.40019
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