基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

来源 :电工技术学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：saveflv

【摘要】

：

红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点,被广泛应用于电力设备的监测与诊断中,而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比,电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征,采用原始的YOLOv3模型难以精确定位到目标。针对此问题,该文对YOLOv3模型进行改进:在其骨干网络中引入跨阶段局部模块;将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔

【作者】

：

郑含博李金恒刘洋崔耀辉平原

【机构】

：

广西大学电气工程学院

【出处】

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电工技术学报

【发表日期】

：

2021年07期

【关键词】

：

电力设备检测 YOLOv3 卷积神经网络红外图像 Power equipment detection YOLOv3 convolutional neural

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51907034),广西科技基地和人才专项科技项目(2020AC19010)资助

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