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基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法
1
作者
刘国权
陈尚良
+1 位作者
李跃忠
周焕银
《东华理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第3期294-300,共7页
针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移...
针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。
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关键词
高压电力设备检测
YOLOv3
Darknet53
SGD
余弦退火算法
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职称材料
题名
基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法
1
作者
刘国权
陈尚良
李跃忠
周焕银
机构
东华理工大学机械与电子工程学院
人工智能四川省重点实验室
出处
《东华理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第3期294-300,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62341301)
人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2023RYY02)
江西省科技厅重点基金项目(20224ACB204022)。
文摘
针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。
关键词
高压电力设备检测
YOLOv3
Darknet53
SGD
余弦退火算法
Keywords
high voltage power equipment
YOLOv3
Darknet53
SGD
cosine annealing algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法
刘国权
陈尚良
李跃忠
周焕银
《东华理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
0
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