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基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别
1
作者
华泽玺
施会斌
+3 位作者
罗彦
张子原
李威龙
唐永川
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期70-80,共11页
为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首...
为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要.
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关键词
数字仪表
检测识别
YOLO-v4
数据增强
轻量化
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职称材料
题名
基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别
1
作者
华泽玺
施会斌
罗彦
张子原
李威龙
唐永川
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
成都铁路局集团公司成都动车段
西南交通大学电气工程学院
强华时代(
成都
)科技有限
公司
重庆大学大数据与软件学院
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期70-80,共11页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1711902)。
文摘
为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要.
关键词
数字仪表
检测识别
YOLO-v4
数据增强
轻量化
Keywords
digital instrument
detection and recognition
YOLO-v4
data augmentation
lightweight
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [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
基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别
华泽玺
施会斌
罗彦
张子原
李威龙
唐永川
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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