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| 用于变电站保护压板状态识别的增强YOLO网络 | |
| 作者姓名： | 施保华 井任月 杨超 李振兴 李彦彰 |
| 作者单位： | 三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443000;国网武汉供电公司,湖北武汉430000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助(52077120)“大规模电力外送通道重合闸所致重大风险分析与规避控制策略研究”;国家自然科学基金项目资助(52007103)“计及热量迁移动态过程的电热耦合系统时空异构动态优化调度方法研究” |
| 摘 要： | 为解决变电站保护压板识别环境复杂、前景与背景难以分割和小目标检测困难等问题,提出了增强YOLO算法用于变电站保护压板的状态识别。首先,提出了局部残差聚合模块,对堆叠的残差模块的局部残差特征进行聚合,加强复杂环境下的识别能力。然后,将空域注意力机制嵌入到残差模块中,利用空间信息解决前景与背景难以分割的问题。最后,提出交叉空间金字塔模块用于提取全局上下文信息。利用标注的数据集进行验证,实验结果表明,增强YOLO算法相较于改进前算法,保护压板的状态识别效果显著提高。 |
| 关 键 词： | 保护压板 状态识别 局部残差聚合 空域注意力 交叉空间金字塔 |
| 收稿时间： | 2021-03-05 |
| 修稿时间： | 2021-05-09 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
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