典型文献
基于EF-YOLO的输电线路鸟害检测技术研究
文献摘要：
由于鸟类监测设备需在野外环境下工作,因此最好采用轻量级网络并兼具检测精度和实时性的特点.文中根据EfficientNet-lite轻量级网络,提出一种适用于野外高压输电线路上检测鸟类的实时检测网络,即轻量级目标检测网络(EF-YOLO).网络特征提取部分借鉴EfficientNet-lite轻量级模型,预测输出部分则使用YOLO算法,采用Ciou损失函数和Diou-nms非极大值抑制策略.实验结果表明:EF-YOLO检测精度达87.60％,平均检测速度为138 f/s,在检测速度方面,文中提出的EF-YOLO优于目前主要的三种网络模型;且模型权重大小为4.01 MB,适合在输电线路边缘检测平台上进行部署,辅助驱鸟器工作.
文献关键词：
输电线路;鸟类监测;野外环境;轻量级网络;EF-YOLO;检测模型;实时检测
中图分类号：
作者姓名：
何俊;蒋昌辉;李倡洪;刘鹏;聂勇
作者机构：
南昌大学 信息工程学院,江西 南昌 330031
文献出处：
引用格式：
[1]何俊;蒋昌辉;李倡洪;刘鹏;聂勇-.基于EF-YOLO的输电线路鸟害检测技术研究)[J].现代电子技术,2022(10):94-98
A类：
Diou
B类：
EF,YOLO,鸟害,鸟类监测,监测设备,在野,野外环境,轻量级网络,检测精度,EfficientNet,lite,高压输电线路,实时检测,轻量级目标检测网络,网络特征,轻量级模型,分则,Ciou,损失函数,nms,非极大值抑制,抑制策略,检测速度,模型权重,MB,路边,边缘检测,检测平台,行部,驱鸟器,检测模型
AB值：
0.32423
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