典型文献
改进SSD模型的绝缘子自爆故障检测
文献摘要：
绝缘子是输电线路中重要的电力设备,直接影响电力系统的稳定运行,而传统的目标检测技术难以准确、高效地检测绝缘子自爆故障.为解决该问题的同时提高自爆故障检测的精度和召回率,文中提出一种基于轻量级目标预测层的多尺度特征融合SSD(PL-MFSSD)模型.首先,使用深度可分离卷积代替传统卷积操作生成目标预测特征层,提升模型的检测效率;其次,在Conv_fc7和Conv8_2特征层中进行多尺度特征融合,将目标的浅层结构信息和深层语义信息充分融合,并在目标预测特征层末端增加残差网络,缓解训练过程中的梯度消失问题;最后,通过K-means聚类算法优化锚框的宽高比,使其更符合绝缘子和自爆故障的尺寸.在NVIDIA GTX1080实验环境下,PL-MFSSD模型的mAP指标为0.941,自爆故障的召回率达到0.967,推理速度为49.62 f/s.实验结果表明,与其他检测模型相比,PL-MFSSD模型对自爆故障的召回率有大幅度提升,可有效检测绝缘子自爆故障.
文献关键词：
绝缘子;自爆故障;PL-MFSSD;深度可分离卷积;多尺度特征融合;残差网络;K-means聚类
中图分类号：
作者姓名：
王建烨;续欣莹;谢刚;阎高伟
作者机构：
太原理工大学 电气与动力工程学院,山西 太原 030024;太原科技大学 电子信息工程学院,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]王建烨;续欣莹;谢刚;阎高伟-.改进SSD模型的绝缘子自爆故障检测)[J].现代电子技术,2022(14):115-121
A类：
MFSSD,fc7,Conv8,GTX1080
B类：
绝缘子自爆故障检测,输电线路,电力设备,电力系统,目标检测,召回率,轻量级,多尺度特征融合,PL,使用深度,深度可分离卷积,卷积操作,检测效率,结构信息,深层语义信息,充分融合,残差网络,训练过程,梯度消失,means,聚类算法,算法优化,锚框,宽高比,NVIDIA,实验环境,mAP,推理速度,检测模型,有效检测
AB值：
0.198907
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