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题名雨天变电站设备智能视觉检测算法与实时实现技术
被引量：3
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作者
杨宁
高飞
杨洋
喻长峰
李丽华
高维露
黎瑞
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机构
中国电力科学研究院有限公司
华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室
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出处
《测控技术》
2022年第11期20-27,58,共9页
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基金
国家电网公司总部科技项目(5200-201927049A-0-0-00)
国家自然科学基金面上项目(61971460)。
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文摘
视频的变电站户外设备监控是保障电力系统安全运维的重要手段,但传统的目视监控效率低、人力成本高,因此无人化智能视觉检测得到广泛关注。变电站户外监控设备在采集图像时,不可避免会遭受雨天等恶劣天气影响,导致设备检测性能严重下降。针对雨天场景下的变电站设备检测给出了软硬件系统解决方案,主要围绕雨天变电站设备视觉检测算法和嵌入式AI实时部署展开研究。首先,提出一种基于细节增强的图像去雨网络(DERN),利用雨条的高频特性作为注意力权重指导去雨,进一步将其与YOLOv4目标检测算法进行联合优化,从而实现对雨天稳健的变电站设备检测算法;基于昇腾310 AI处理器构建嵌入式边缘端智能计算系统,从算子优化、多线程并行等方面提升计算性能。实验表明,在雨天场景下变电站设施设备目标检测精度从实施前的53.4%提高到82.1%,1080P视频运行速率达到30 f/s,验证了所提算法和系统的有效性,有效提升了变电站设备全天候视觉智能监控能力。
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关键词
雨天变电站设备检测
图像去雨
去雨-检测联合优化
嵌入式AI部署
实时加速
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Keywords
substation equipment detection in rainy days
image rain removal
rain removal detection joint optimization
embedded AI deployment
real-time acceleration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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