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基于深度学习网络的输电线路异物入侵监测和识别方法

杨剑锋 秦钟 庞小龙 贺志华 崔春晖

电力系统保护与控制2021，Vol.49Issue(4)：37-44,8.
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电力系统保护与控制2021，Vol.49Issue(4)：37-44,8.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.200508

基于深度学习网络的输电线路异物入侵监测和识别方法

Foreign body intrusion monitoring and recognition method based on Dense-YOLOv3 deep learning network

杨剑锋 1秦钟 2庞小龙 3贺志华 3崔春晖4

作者信息

  • 1. 国网宁夏电力有限公司,宁夏银川 750001
  • 2. 国网宁夏电力有限公司银川供电公司,宁夏银川 750001
  • 3. 国网宁夏电力有限公司检修公司,宁夏银川 750001
  • 4. 南京悠阔电气科技有限公司,江苏南京 211100
  • 折叠

摘要

关键词

输电线路/异物入侵/深度学习/生成对抗网络/YOLOv3网络/Dense-net网络

引用本文复制引用

杨剑锋,秦钟,庞小龙,贺志华,崔春晖..基于深度学习网络的输电线路异物入侵监测和识别方法[J].电力系统保护与控制,2021,49(4):37-44,8.

基金项目

国家电网公司科技项目资助(SGITG-2018ZXCG-FF) （SGITG-2018ZXCG-FF）

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

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