公开(公告)号：CN115620076B

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202211098215.2

申请日：2022-09-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 陈中 ,  李冰融 ,  谭林林 ,  束齐展

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V10/48 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种智能变电站二次装置面板识别方法、设备及存储介质，涉及电网巡检维护领域。该智能变电站二次装置面板识别方法，通过对原始YOLOv5训练网络和检测网络进行改进，有效解决智能变电站保护装置面板状态巡检现场背景环境复杂化、检测目标小且密集等特征带来的图像识别问题；首先针对小目标特征对YOLOv5进行改进，将注意力机制模块融入特征提取网络，弥补全局平均池化所丢失的信息，并且能够保留重要的空间区域，从而解决复杂背景下小目标特征难以提取的问题；在训练过程中，采用进行多次卷积处理的方法，强化FPN+PAN双向特征金字塔网络检测层级，基于目标类别的特征(56)对比文件Muhammed Can Keles等《.Evaluation ofYOLO Models with Sliced Inference forSmall Object Detection》《.arxiv》.2022,全文.

公开(公告)号：CN115620076A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211098215.2

申请日：2022-09-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 陈中 ,  李冰融 ,  谭林林 ,  束齐展

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V10/48 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种智能变电站二次装置面板识别方法、设备及存储介质，涉及电网巡检维护领域。该智能变电站二次装置面板识别方法，通过对原始YOLOv5训练网络和检测网络进行改进，有效解决智能变电站保护装置面板状态巡检现场背景环境复杂化、检测目标小且密集等特征带来的图像识别问题；首先针对小目标特征对YOLOv5进行改进，将注意力机制模块融入特征提取网络，弥补全局平均池化所丢失的信息，并且能够保留重要的空间区域，从而解决复杂背景下小目标特征难以提取的问题；在训练过程中，采用进行多次卷积处理的方法，强化FPN+PAN双向特征金字塔网络检测层级，基于目标类别的特征改进损失函数，避免对密集目标进行重复检测。