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基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
1
作者
张显
吴青盟
+3 位作者
王龙
王成军
崔东辉
张萌
《电子器件》
CAS
2024年第1期221-226,共6页
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂...
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始YOLOv5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。
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关键词
水淹电厂
目标检测
深度学习
YOLOv5算法
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题名
基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
1
作者
张显
吴青盟
王龙
王成军
崔东辉
张萌
机构
贵州黔源电力股份有限公司
南京南自信息技术有限公司
东南大学电子科学与工程学院
出处
《电子器件》
CAS
2024年第1期221-226,共6页
基金
2021年工信部人工智能产业创新任务揭榜挂帅项目。
文摘
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始YOLOv5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。
关键词
水淹电厂
目标检测
深度学习
YOLOv5算法
Keywords
flooded power plant
target detection
deep learning
YOLOv5 algorithm
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
张显
吴青盟
王龙
王成军
崔东辉
张萌
《电子器件》
CAS
2024
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