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摘要
由于智能变电站采集的电力设备红外图像样本较少，分辨率较低且识别难度较大，传统的图像识别技术很难对红外图像中的电力设备进行准确的定位和识别。针对红外图像样本较少，分辨率较低的问题，采用数据增强可以有效扩充红外图像样本数量，采用SRGAN算法可以有效提高红外图像分辨率。针对传统图像识别技术对红外图像识别难度大的问题，提出改进RFBNet的电力设备红外图像识别方法。改进模型采用MobileNet网络，通过减少网络参数量来提高检测速度，采用特征融合和软性非极大值抑制，通过提高特征图特征提取能力和减少被遮挡目标的漏检来提高检测精度。实验结果表明，该方法能够实时有效地检测出电力设备，平均精度均值达到94.90%，平均测试时间为0.106 s，性能优于RFBNet方法。
- 出版日期2022
- 单位上海电力大学
