迁移学习用于牵引变电所视频多目标识别研究

迁移学习用于牵引变电所视频多目标识别研究

论文摘要

为实现牵引变电所视频图像的多目标识别,为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究,利用SSD(Single Shot Multibox Detector)和YOLOv2(You Only Look Once v2)模型,实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、分合指示灯状态以及隔离开关的分合状态的自动识别。利用TensorFlow平台实现的多目标识别方法识别速度快而且鲁棒性好。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 目标识别模型的构建
  •   2.1 深度学习开发环境的配置
  •   2.2 牵引变电所图像数据集的整理
  •   2.3 预训练模型的选择
  • 3 目标识别模型的迁移
  •   3.1 迁移学习
  •   3.2模型迁移的结果
  • 4 结论
  • 5 展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 完颜幸幸,傅钦翠,吉鑫

    关键词: 牵引变电所,迁移学习,目标检测,模型

    来源: 计算机工程与应用 2019年24期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输,电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 华东交通大学电气与自动化工程学院,华东交通大学交通信息及控制研究所

    基金: 2017年度江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ170375),江西省2018年度科技计划项目(No.20181BBE58011)

    分类号: TP391.41;U238;U224

    页码: 196-201

    总页数: 6

    文件大小: 1743K

    下载量: 266

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