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基于双特征融合的改进R-CNN电力小金具缺陷检测方法研究 被引量:6
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作者 叶飞 骆星智 +3 位作者 宋永春 丁国成 杨孝志 谭守标 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期213-220,共8页
电力金具作为输电线路中的不可缺少的关键部件,对电力稳定传输提供了保障,一旦电力金具出现缺陷,就会带来巨大的隐患,造成输电设施的损坏甚至大面积停电事故,影响人们的生产和生活。传统的输电线路检修主要依靠人工现场进行巡检,不仅危... 电力金具作为输电线路中的不可缺少的关键部件,对电力稳定传输提供了保障,一旦电力金具出现缺陷,就会带来巨大的隐患,造成输电设施的损坏甚至大面积停电事故,影响人们的生产和生活。传统的输电线路检修主要依靠人工现场进行巡检,不仅危险程度高,辨识难度也比较大。人工智能识别技术的不断进步,为电力金具的缺陷识别提供了更好的方法。目前Faster-RCNN算法的目标识别准确率高,但对于螺钉等小金具目标物体的识别率相对较低。本文首先通过双特征融合算子提取特征并进行标记后,输入引进混合注意力机制改进的Faster R-CNN模型中,进行特征再提取,融合重合度较高的特征,并进行缺陷的分类和识别,能够对电力小金具中的螺钉进行高效的辨识。实验结果表明,本文双特征融合的改进Faster R-CNN模型相较于传统的Faster R-CNN模型和YOLO模型的提升效果明显,模型的平均准确率提升了5%,平均精度提升了11%,在保障算法实时性的同时对螺钉等电力小金具具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 电力小金具缺陷识别 深度学习算法 卷积神经网络 Faster R-CNN 特征提取 目标检测
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基于多任务学习的输电线路小金具缺失推理加速算法
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作者 程绳 葛雄 +6 位作者 肖非 朱传刚 吴军 肖海涛 李嗣 楚江平 袁雨薇 《计算机测量与控制》 2023年第7期251-257,共7页
针对输电线路小金具缺失的检测问题,对小金具缺失算法的加速推理进行研究,采用多任务头的学习方法,将小金具缺失检测任务使用一个Swin Transformer网络结构[12]和多个由多层感知机组成的任务头组合的方式进行多任务学习推理,并进行单任... 针对输电线路小金具缺失的检测问题,对小金具缺失算法的加速推理进行研究,采用多任务头的学习方法,将小金具缺失检测任务使用一个Swin Transformer网络结构[12]和多个由多层感知机组成的任务头组合的方式进行多任务学习推理,并进行单任务和多任务学习的推理精度和推理性能对比实验,最后还通过实验得到在多任务学习中插拔式扩展任务,实验结果表明在输电线路小金具缺失推理算法中多任务学习比单任务学习的推理性能提升了2倍多,同时显存占用降低了22%以上;通过插拔式扩展任务实验,验证了扩展任务的效果,可灵活扩展配置任务。 展开更多
关键词 多任务头学习 加速推理 输电线路 小金具缺失 扩展任务学习
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基于自适应patch的Transformer检测小金具缺陷
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作者 王柳 陆年生 +4 位作者 陆剑峰 晏雨晴 童旸 吴海峰 赵魁 《工业控制计算机》 2023年第6期25-27,共3页
输电线路中连接各类电力设备的小金具容易受到外部或人为因素影响而脱落、安装不到位,给电网安全稳定的运行带来了极大的安全隐患,因此及时准确定位和识别出线路中的缺陷极其重要。然而,这类器件在高空中尺度极小,分布太广,给缺陷检测... 输电线路中连接各类电力设备的小金具容易受到外部或人为因素影响而脱落、安装不到位,给电网安全稳定的运行带来了极大的安全隐患,因此及时准确定位和识别出线路中的缺陷极其重要。然而,这类器件在高空中尺度极小,分布太广,给缺陷检测带来了极大的挑战。将NLP(自然语言处理)中Transformer架构引入电力图像缺陷检测,并在输入上做了自适应分割改进,设计了一种新的Transformer,命名为自适应patch的Transformer(APT)。还建立了一个多场景多目标的小金具缺陷数据集,为检测输电线路小金具缺陷提供了基础。 展开更多
关键词 小金具 目标检测 TRANSFORMER 缺陷检测
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基于层级识别模型的输电线路杆塔小金具缺陷识别方法 被引量:10
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作者 方志丹 林伟胜 +3 位作者 范晟 马宇 高小伟 吴合风 《电力信息与通信技术》 2020年第9期16-24,共9页
针对输电线路无人机巡检图像分辨率越来越高,造成的小金具缺陷目标占比小、特征相似度高,进而导致缺陷发现率低和误报高的问题,文章提出一种基于层级识别模型的小金具缺陷识别方法。首先采用级联卷积神经网络(Cascade R-Convolutional N... 针对输电线路无人机巡检图像分辨率越来越高,造成的小金具缺陷目标占比小、特征相似度高,进而导致缺陷发现率低和误报高的问题,文章提出一种基于层级识别模型的小金具缺陷识别方法。首先采用级联卷积神经网络(Cascade R-Convolutional Neural Networks,Cascade R-CNN)、更快速卷积神经网络(Faster R-Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)和RetinaNet、YOLOv3算法分别进行算法融合得到高精度的连接金具检测模型和高实时性的小金具识别模型;然后将二者组成层级识别模型,即先对输入图片检测连接金具,再对连接金具识别小金具缺陷。实验结果表明,与直接识别小金具的模型和层级模型中未使用模型融合策略的算法相比,该算法的小金具缺陷识别平均精度均值(mean Average Precision,mAP)和查全率均可达到最高值:0.762和0.826,算法有效性得到有效验证。 展开更多
关键词 输电线路 无人机图像 层级模型 算法融合 小金具缺陷
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Research on the Reasonable Strategy of the Development of Commercial Banks under the Perspective of P2P Internet Financial Risks
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作者 LI Liqin 《International Journal of Technology Management》 2015年第9期40-42,共3页
In this paper, we conduct research on the reasonable strategy of the development of commercial banks under the perspective of P2P Internet financial risks. P2P financial model mainly for China' s small and medium ent... In this paper, we conduct research on the reasonable strategy of the development of commercial banks under the perspective of P2P Internet financial risks. P2P financial model mainly for China' s small and medium enterprises and individuals to provides financing services. Generally need to use e-commerce professional network platform lending to help both sides to establish lending relationship and complete the related formalities. Traditional commercial banks need reform to keep up with the novel financial tools related to the Internet financing which will be discussed below. 展开更多
关键词 Reasonable Strategy Commercial Banks P2P Internet Financial Risk Measurement.
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