基于YOLOv5s的配电台区施工多目标检测方法OACSTPCD
Multi-object Detection Method of Distribution Platform Construction Based on YOLOv5s
配电台区建设工程繁多,施工人员作业标准化、规范化程度低,利用目标检测算法对施工过程管控,可有效保证工程质量.常用目标检测算法对设备存储与运算能力要求高,因此如何将算法轻量化部署到边端设备成为研究重点.为提升配电台区设备施工识别的检测精度,同时考虑模型轻量化的需求,文章提出基于YOLOv5s改进的配电台区施工多目标检测算法.首先,利用改进的Res2Net网络的细颗粒、多尺度特征提取bottle2neck模块,实现图像特征多尺度提取,保证模型精确度和…查看全部>>
There are many construction projects in the distribution platform area,and the standardization and standardization of the construction personnel are low. The use of object detection algorithm to control the construction process can effectively ensure the quality of the project. Common object detection algorithms require high storage and computing power of devices,so how to deploy lightweight algorithms to edge devices has become the focus of research. In ord…查看全部>>
张天明;王金丽;李佳;段祥骏;冯德志;杨乐
中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区 100192
电子信息工程
配电台区YOLOv5Res2Net多尺度特征提取轻量化目标检测
power distribution areaYOLOv5Res2Netmulti-scale feature extractionlight weightobject detection
《电力信息与通信技术》 2024 (7)
59-67,9
国家电网有限公司总部科技项目资助"基于BIM的配网工程建设过程管控关键技术研究"(5400-202255155A-1-1-ZN).
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