典型文献
雨天变电站设备智能视觉检测算法与实时实现技术
文献摘要：
视频的变电站户外设备监控是保障电力系统安全运维的重要手段,但传统的目视监控效率低、人力成本高,因此无人化智能视觉检测得到广泛关注.变电站户外监控设备在采集图像时,不可避免会遭受雨天等恶劣天气影响,导致设备检测性能严重下降.针对雨天场景下的变电站设备检测给出了软硬件系统解决方案,主要围绕雨天变电站设备视觉检测算法和嵌入式AI实时部署展开研究.首先,提出一种基于细节增强的图像去雨网络(DERN),利用雨条的高频特性作为注意力权重指导去雨,进一步将其与YOLOv4目标检测算法进行联合优化,从而实现对雨天稳健的变电站设备检测算法;基于昇腾310 AI处理器构建嵌入式边缘端智能计算系统,从算子优化、多线程并行等方面提升计算性能.实验表明,在雨天场景下变电站设施设备目标检测精度从实施前的53.4％提高到82.1％,1080 P视频运行速率达到30 f/s,验证了所提算法和系统的有效性,有效提升了变电站设备全天候视觉智能监控能力.
文献关键词：
雨天变电站设备检测;图像去雨;去雨-检测联合优化;嵌入式AI部署;实时加速
中图分类号：
作者姓名：
杨宁;高飞;杨洋;喻长峰;李丽华;高维露;黎瑞
作者机构：
中国电力科学研究院有限公司,北京 100192;华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室,湖北武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]杨宁;高飞;杨洋;喻长峰;李丽华;高维露;黎瑞-.雨天变电站设备智能视觉检测算法与实时实现技术)[J].测控技术,2022(11):20-27,58
A类：
DERN,雨天变电站设备检测,实时加速
B类：
智能视觉,视觉检测,户外设备,设备监控,电力系统安全,安全运维,目视,人力成本,无人化,监控设备,采集图像,恶劣天气,天气影响,检测性能,硬件系统,细节增强,图像去雨,高频特性,注意力权重,YOLOv4,目标检测算法,联合优化,处理器,边缘端,智能计算,计算系统,多线程并行,设施设备,检测精度,行速,全天候,智能监控
AB值：
0.247746
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