基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法OA
Real-Time Detection Method for Transmission Line Faults Applying Edge Computing and Improved YOLOv5s Algorithm
随着输电线路无人机巡检工作的常态化,暴露出故障图像检测实时性、模糊目标检测精准性难以满足实际工作需求的问题.文章提出一种基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法.以YOLOv5s为基础检测模型,基于Ghost轻量化模块重构模型获取数据特征的卷积操作过程,提高了模型的检测速度;采用基于KL散度分布的损失函数作为目标框定位损失函数,提升了模型对模糊图像检测的精度.将改进的YOLOv5s算法部署于华为Atlas 200 DK边缘模…查看全部>>
黄悦华;陈照源;陈庆;张磊;刘恒冲;张家瑞
三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市443002
信息技术与安全科学
边缘计算输电线路故障YOLOv5s实时检测Ghost轻量化模块KL散度
《电力建设》 2023 (1)
计及热量迁移动态过程的电热耦合系统时空异构动态优化调度方法研究
91-99,9
国家自然科学基金项目(52007103)湖北省科技重大专项(2020AEA012)
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