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绝缘子缺陷检测对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。由于绝缘子缺陷区域的像素信息少、形状尺寸不一,造成识别效果不佳问题。为解决此问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测网络(MSD2Net)。在该网络中,采用残差注意力网络用于获取不同分辨率的绝缘子缺陷特征,设计了基于反卷积和多分支检测的多尺度特征融合网络将深层特征图与浅层特征图逐步融合,生成更加丰富的图像语义信息,用于实现目标的分类与位置回归,并结合Focal损失和高斯非极大抑制方法进一步提升检测效果。在变电站绝缘子缺陷数据集和输电线路CPLID公开数据集上进行测试,结果表明所提方法具有较好的检测性能与泛化能力。 相似文献
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针对低压用户相序识别困难、成本高问题,提出了一种基于电压曲线聚类分析的低压用户相序识别方法。首先采用皮尔逊相关系数度量不同用户智能电表电压曲线之间的波动相似性;接着基于电压曲线相似性分布的密度信息选择初始聚类中心对象;然后采用K-medoids算法将智能电表电压曲线波动相似的台区用户聚类为3个不同用户组,进而识别低压台区用户相序。该方法在某电网公司进行了应用验证,在变压器三相不平衡严重台区开展用户相序识别,然后根据不同相序用户负载情况进行负荷再分配,从而降低该台区变压器三相负载不平衡度,取得了良好的效果。#$NL关键词:相序识别;三相不平衡;皮尔逊相关系数;密度信息;K-medoids算法 相似文献
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随着电网结构的日益复杂,变电站关键设备的运行状态对电网安全稳定运行的影响逐渐增强。针对变电站复杂背景下多目标识别以及相似目标识别困难的问题,该文提出了一种基于注意力机制与特征平衡的YOLO-AFB(youonly lookonce-attentionandfeaturebalance)网络。通过在Darknet-53网络中引入混合注意力加强对变电站相关目标的特征提取能力,在特征融合模块中加入反卷积来实现特征图的自适应上采样,提出特征平衡策略来缓解特征图语义信息差别,提高特征融合的质量。在含有9类目标的变电站数据集上进行测试,所提模型整体识别精度达到了83.02%,与经典目标检测网络对比,各类目标的检测精度均有大幅提升。同时互感器等相似目标的识别也得到明显改善,验证了特征平衡的策略可以很好地解决变电站中相似目标识别难的问题。 相似文献
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