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 >> 文章瀏覽排名

基于感受野模塊的絕緣子實時識別定位方法

來源:電工電氣發布時間:2020-09-18 15:18 瀏覽次數: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 自動化工程學院,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)網絡為基礎,提出了一種基于RFB模型改進的輕量型架構。使用MobileNetV3網絡作為特征提取主干,設計了新的感受野模塊RFB-X,并使用Focal-loss損失函數解決正負樣本不平衡問題。實驗結果表明,該模型提高了絕緣子的檢測速度和準確率。
    關鍵詞: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: 亚洲做受高潮无遮挡 | 久久久久久久久久久久久久久久久 | 蜜桃av一区二区三区 | 欧洲女性下面有没有毛发 | 男女爱爱动态图 | 最新中文字幕在线 | 成人福利网站 | 国产国语老龄妇女a片 | 久久久天堂国产精品女人 | 国产做受入口竹菊 | 健身教练巨大粗爽gay视频 | 亚洲欧美在线观看 | 在线永久看片免费的视频 | 四虎影视www在线播放 | 午夜精品久久久久久久久久久久 | 青青操在线视频 | 国产亚洲久一区二区 | 国产精品一区在线观看 | 天天操天天操 | 午夜视频在线免费观看 | 毛片毛片毛片 | 亚洲免费在线 | 91免费短视频 | 性色网站| 国产三级在线观看 | 国产老熟女伦老熟妇露脸 | 99久久久成人国产精品 | 欧美在线一区二区 | 光明影院手机版在线观看免费 | 日韩五码 | 国产超碰在线 | 一本色道久久综合狠狠躁的推荐 | 风间由美av| 影音先锋在线视频 | 国产精品久久久久久中文字 | 天堂中文字幕 | 欧美日韩精品 | 活大器粗np高h一女多夫 | 视频一区在线观看 | 爆操少妇 | 狠狠的日 | 高h校园不许穿内裤h调教 | 艳妇乳肉豪妇荡乳av无码福利 | 久久成人精品 | 一卡二卡三卡 | av免费观看网站 | 国产免费一区二区三区最新不卡 | 综合av| 国产天堂| 国产传媒一区二区三区 | 精品国产区一区二 | 娇妻被老王脔到高潮失禁视频 | 日日干夜夜干 | 卡一卡二卡三 | 香蕉久久网| 三级视频网站 | 韩国三级视频 | 强伦轩人妻一区二区电影 | 成人做受黄大片 | 日日夜夜天天 | 爱爱视频网址 | 伊人网视频 | 最近中文字幕在线观看 | 国产色婷婷 | 成人tv| 在线看片你懂的 | av手机在线观看 | 91玉足脚交嫩脚丫在线播放 | 亚洲午夜精品 | 伊人视频| 97视频| 亚洲欧美在线视频 | 中国人与拘一级毛片 | 国产精品无码一区 | 污污网站在线观看 | 欧洲av在线 | 国产在线观看免费 | 欧美在线a | 日韩免费在线视频 | 少妇搡bbbb搡bbb搡澳门 | 成人网页| 夜色资源网 | 国产一级免费视频 | 亚洲高清在线 | 中文字幕人妻一区二区三区 | 久久在线观看 | 精品久久久久久久久久 | v888av| 精品三区 | 久久久91 | 亚洲精品乱码久久久久 | 成人av影院 | 午夜久久久 | 日韩欧美在线观看 | 香蕉视频在线看 | 中文字幕一区二区三区四区 | 亚洲欧美日韩精品 | 狠狠艹| 韩日一级片 |