应用YOLOv4-tiny算法实现保护压板智能校核

目前继电保护压板的巡检校核仍以人工为主,为提高其工作的效率,提出了一种智能实时校核方法。该方法首先使用YOLOv4-tiny算法对压板的投退状态进行预测,然后使用腾讯开源的ncnn前向推理框架,对YOLO模型进行优化,最后将模型移植到移动端,使用手机软件完成压板校核。经测试,模型的均值平均精度达到99.13%,平均预测速度达到每秒30张图片,并可以有效解决反光、遮挡等环境因素的影响,可以显著提升巡检工作的效率。