【摘 要】
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提出一种基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法,以实现精准的信号灯检测.工作流程为:(1)通过图像采集设备获取信号灯图像并预处理;(2)通过改进的Yolo v3模型进行信号灯检测.其中改进的Yolo v3模型增加了特征图的加权融合步骤,提高了对小目标检测识别的性能.实验结果表明,相比于原始Yolo v3模型,采用改进的Yolo v3模型进行信号灯检测识别时能够取得更高的交并比,同时,模型的召回率和精度也有相应提升.
【机 构】
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国网四川省电力公司信息通信公司,四川成都610041
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提出一种基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法,以实现精准的信号灯检测.工作流程为:(1)通过图像采集设备获取信号灯图像并预处理;(2)通过改进的Yolo v3模型进行信号灯检测.其中改进的Yolo v3模型增加了特征图的加权融合步骤,提高了对小目标检测识别的性能.实验结果表明,相比于原始Yolo v3模型,采用改进的Yolo v3模型进行信号灯检测识别时能够取得更高的交并比,同时,模型的召回率和精度也有相应提升.
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