| 基于改进 YOLOv４算法的绝缘子故障检测研究 |
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| 引用本文： | 刘东东. 基于改进 YOLOv４算法的绝缘子故障检测研究[J]. 电工技术, 2022, 0(2): 151-155. DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.02.053 |
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| 作者姓名： | 刘东东 |
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| 作者单位： | 福建水利电力职业技术学院,福建 永安 366000 |
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| 基金项目： | 福建水利电力职业技术学院教科研课题 |
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| 摘 要： | 为解决目前人工处理分析无人机巡检图像效率低、检测结果受人为因素影响较大的问题,提出了一种用于 检测绝缘子缺陷的改进 YOLOv４故障检测模型.通过改进普通卷积算法以提升检测速度,使用数据增强方法提高 YOLOv４对绝缘子缺陷检测性能,解决实际检测环境中缺陷图像数量少且识别精度低的问题.试验结果表明,所提方 法的缺陷检测精度和召回率分别为0.91和0.96,能够满足电力线路绝缘子缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。
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| 关 键 词： | 绝缘子故障 卷积算法 YOLOv4 |
Research on Insulator Fault Detection Based on Improved YOLOv 4 Algorithm |
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| LIU Dongdong. Research on Insulator Fault Detection Based on Improved YOLOv 4 Algorithm[J]. Electric Engineering, 2022, 0(2): 151-155. DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.02.053 |
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| Authors: | LIU Dongdong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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