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基于目标检测的电网涉鸟故障相关鸟种智能识别
引用本文:邱志斌,朱轩,廖才波,况燕军,张宇,石大寨.基于目标检测的电网涉鸟故障相关鸟种智能识别[J].电网技术,2022,46(1):369-377.
作者姓名:邱志斌  朱轩  廖才波  况燕军  张宇  石大寨
作者单位:南昌大学 能源与电气工程系,江西省 南昌市 330031;国网江西省电力有限公司电力科学研究院,江西省 南昌市 330096
基金项目:江西省青年科学基金(20192BAB216028);
摘    要:鸟类活动引起的电网故障呈现上升趋势,为了辅助输电线路巡检人员进行鸟类识别,该文提出一种基于YOLOv4目标检测的涉鸟故障相关鸟种图像识别方法.利用巡检图像与网络资源构建电网涉鸟故障典型危害鸟种图像数据集,并进行图像标注与数据增广.建立YOLOv4检测模型,采用多阶段迁移学习进行模型训练,并引入Mosaic数据增强、余弦...

关 键 词:输电线路  涉鸟故障  目标检测  YOLOv4  鸟种图像识别

Intelligent Recognition of Bird Species Related to Power Grid Faults Based on Object Detection
QIU Zhibin,ZHU Xuan,LIAO Caibo,KUANG Yanjun,ZHANG Yu,SHI Dazhai.Intelligent Recognition of Bird Species Related to Power Grid Faults Based on Object Detection[J].Power System Technology,2022,46(1):369-377.
Authors:QIU Zhibin  ZHU Xuan  LIAO Caibo  KUANG Yanjun  ZHANG Yu  SHI Dazhai
Affiliation:(Department of Energy and Electrical Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,Jiangxi Province,China;State Grid Jiangxi Electric Power Research Institute,Nanchang 330096,Jiangxi Province,China)
Abstract:
Keywords:transmission line  bird-related outage  object detection  YOLOv4  bird image recognition
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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