改进YOLOv7的输电线路融冰刀闸状态识别方法OA北大核心CSTPCD
隔离刀闸状态的自动识别是冰期输电线路智能融冰倒闸操作中的关键环节。针对恶劣天气条件下,传统图像识别方法在识别融冰刀闸时精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的融冰刀闸状态识别方法。在YOLOv7网络中引入自注意力机制(self-attention,S-A)模块,以增强网络在低对比度图像中的全局特征提取能力。同时对网络中的SPPCSPC模块进行改进,引入空洞空间金字塔池化技术(atrous spatial pyramid pooling,A…查看全部>>
高绪杰;李泽滔;曾华荣;杨旗;张露松
贵州大学电气工程学院,贵阳550025贵州大学电气工程学院,贵阳550025 重庆公共运输职业学院智慧交通学院,重庆402260贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵阳550002贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵阳550002贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵阳550002
计算机与自动化
YOLOv7刀闸状态识别自注意力机制空洞空间金字塔池化(ASPP)损失函数约束项M-MBO
《计算机工程与应用》 2024 (23)
P.314-324,11
国家自然科学基金(61963009)中国南方电网有限责任公司科技项目(066600KK52210005)。
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