免费看大片a-亚洲精品中文字幕乱码三区91-久久久在线视频-中文字幕免费高清在线观看-狼人狠狠干-www婷婷-欧美第一视频-国产中文字字幕乱码无限-色呦呦在线播放-男女羞羞无遮挡-成人男女视频-久久传媒-久久草精品-久久久精品综合-国产免费二区-四虎影院一区二区-国产操人-操操操爽爽爽-色就是色网站-久久77777-神马伦理影视-91手机在线看片-黄视频国产-中文字幕第100页-视频免费1区二区三区

Suzhou Electric Appliance Research Institute
期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

Article retrieval

文章檢索

首頁 >> 文章檢索 >> 往年索引

基于感受野模塊的絕緣子實時識別定位方法

來源:電工電氣發(fā)布時間:2020-09-18 15:18 瀏覽次數(shù):957
基于感受野模塊的絕緣子實時識別定位方法
 
吉志朋1,張國偉1,盧秋紅2
(1 上海電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院,上海 200082;2 上海合時智能科技有限公司,上海 201100)
 
    摘 要:針對使用無人機進行絕緣子識別實時性的要求,以感受野模塊(RFB)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),提出了一種基于RFB模型改進的輕量型架構(gòu)。使用MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)作為特征提取主干,設(shè)計了新的感受野模塊RFB-X,并使用Focal-loss損失函數(shù)解決正負(fù)樣本不平衡問題。實驗結(jié)果表明,該模型提高了絕緣子的檢測速度和準(zhǔn)確率。
    關(guān)鍵詞:輕量型模型;感受野模塊;無人機;絕緣子檢測;實時性
    中圖分類號:TM216     文獻標(biāo)識碼:A     文章編號:1007-3175(2020)09-0019-04
 
Real Time Detection of Insulator by RFB
 
JI Zhi-peng1, ZHANG Guo-wei1, LU Qiu-hong2
(1 School of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200082, China;
2 Shanghai Heshi Intelligent Technology Co., Ltd, Shanghai 2011 00, China)
 
    Abstract: In response to the real-time requirements of using UAVs for insulator identification, based on the receptive field module (RFB) network, a lightweight architecture based on the improvement of the RFB model is proposed. Firstly, mobile MobileNetV3 is used as the main feature extraction module, then a new receptive field module RFB-X is designed, and finally the Focal-loss function is used to solve the imbalance of positive and negative samples. Experiments show that the model improves the speed and accuracy of insulator detection.
    Key words: lightweight model; RFB; UAV; insulator detection; real time
 
參考文獻
[1] 吳濤,王偉斌,于力,等. 輕量級YOLOV3 的絕緣子缺陷檢測方法[J]. 計算機工程,2019,45(8):275-280.
[2] 張煥坤,李軍毅,張斌. 基于改進型YOLO v3 的絕緣子異物檢測方法[J]. 中國電力,2020,53(2):49-55.
[3] REDMON J, FARHADI A.YOLOv3:An Incremental Improvement[EB/OL].(2018-04-08)[2020-05-25]. https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf.
[4] HOWARD A, ZHU M, CHEN B, et al.MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications[EB/OL].(2017-04-17) [2020-05-25].https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf.
[5] 陳俊杰,葉東華,產(chǎn)焰萍,等. 基于Faster R-CNN 模型的絕緣子故障檢測[J]. 電工電氣,2020(4):56-60.
[6] REN S, HE K, GIRSHICK R, et al.Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks[C]//Neural Information Processing Systems,2015:91-99.
[7] 李偉性,鄭武略,王寧,等. 基于S S D 算法的輸電線路上絕緣子缺陷檢測方法研究[J]. 儀器儀表用戶,2019,26(8):1-4.
[8] LIU S, HUANG D, WANG Y, et al.Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection[C]//European Conference on Computer Vision,2018:404-419.
[9] HOWARD A, SANDLER M, CHU G, et al.Searching for MobileNetV3[EB/OL].(2019-11-20)[2020-05-25].https: //arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf.
[10] LIN T, GOYAL P, GIRSHICK R, et al.Focal Loss for Dense Object Detection[C]//International Conference on Computer Vision,2017:2999-3007.
[11] SANDLER M, HOWARD A, ZHU M, et al.MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks[C]//Computer Vision and Pattern Recognition,2018:4510-4520.
[12] ZHANG X, ZHOU X, LIN M, et al.ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices[C]//Computer Vision and Pattern Recognition,2018:6848-6856.
[13] MA N, ZHANG X, ZHENG H, et al.ShuffleNetV2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design[C]//European Conference on Computer Vision,2018:122-138.
[14] HU J, SHEN L, ALBANIE S, et al.Squeeze-and-Excitation Networks[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2020,42(8):2011-2023.
[15] QIN Z, LI Z, ZHANG Z, et al.ThunderNet: Towards Real-Time Generic Object Detection on Mobile Devices[C]//International Conference on Computer Vision,2019:6717-6726.
[16] SZEGEDY C, IOFFE S, VANHOUCKE V, et al. Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning[C]//National Conference on Artificial Intelligence,2016:4278-4284.
[17] CHOLLET F.Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions[C]//Computer Vision and Pattern Recognition,2017:1800-1807.
[18] LIU W, ANGUELOV D, ERHAN D, et al.SSD: Single Shot MultiBox Detector[C]//European Conference on Computer Vision,2016:21-37.
[19] SHRIVASTAVA A, GUPTA A, GIRSHICK R, et al. Training Region-Based Object Detectors with Online Hard Example Mining[C]//Computer Vision and Pattern Recognition,2016:761-769.

 

主站蜘蛛池模板: 国产视频在线播放 | 日韩在线免费观看视频 | 毛片小视频 | 91成人看片 | 色视频在线观看 | 无码人妻精品一区二区三区不卡 | 日本在线免费 | 91在线视频播放 | 亚洲成人免费 | 中文字幕在线观看视频www | 亚洲欧美视频 | 国产精品美女视频 | 古装做爰无遮挡三级 | 欧美成人影院 | 狠狠的日 | 天天弄| 欧美精品一区二区三区蜜臀 | 麻豆免费在线观看 | 日韩欧美国产精品 | 天堂在线视频 | 色妞网 | 成人一区二区三区 | 国产麻豆剧传媒精品国产av | 国产高清在线观看 | 72种无遮挡啪啪的姿势 | 一级片av | 国产精品96久久久久久 | 成人精品视频在线观看 | 蜜桃网站 | 午夜精品一区二区三区在线视频 | 国产欧美在线 | 97在线观看视频 | www.尤物| 欧美挤奶吃奶水xxxxx | 欧美一卡二卡 | 日韩精品一区二区在线观看 | 国产va| 亚洲欧美自拍偷拍 | 密臀av | 亚洲在线视频 | 丁香花电影在线观看免费高清 | 97香蕉碰碰人妻国产欧美 | 爽交换快高h中文字幕 | 久久国产精品无码一级毛片 | 99在线免费观看 | 被室友玩屁股(h)男男 | 国产三级视频 | 香蕉成视频人app下载安装 | 日韩在线| 亚洲天堂男人 | 拍国产真实乱人偷精品 | 午夜网 | 干日本少妇 | 日韩视频免费观看 | 精品视频在线观看 | 久草免费在线观看 | 免费黄色小视频 | 成人激情五月天 | 亚洲大片 | 青青草视频 | 91久久爽久久爽爽久久片 | 欧美激情一区 | 日本免费网站 | 最近中文字幕 | 中文字幕一级片 | 欧美hdse| 蜜桃av在线播放 | 无码精品一区二区三区在线 | 黄色国产| 日日干夜夜干 | 国产一级在线 | 一区二区中文字幕 | 日韩有码在线观看 | 久久综合久色欧美综合狠狠 | 男女插插视频 | 人操人| 美女隐私无遮挡 | 国产激情视频在线观看 | 巨骚综合| 久久久精品 | 成人性生交大片免费卡看 | 日本妈妈3 | 四虎视频| 看黄色一级片 | 日本孕妇孕交 | 韩国伦理片在线观看 | 精品人妻无码一区二区 | 男女做爰猛烈高潮描写 | 中文字幕av一区二区 | 一本色道久久综合 | 99精品久久毛片a片 91小视频 | 不卡的av在线 | 欧美激情网 | 99福利视频| 国产www免费观看 | 色哟哟入口国产精品 | 日韩av在线免费观看 | 国产在线不卡 | 麻豆精品视频 |