电力科学与技术学报2023，Vol.38Issue(2) ：196-204,239.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2023.02.022

基于背景数据增强和改进YOLOv4的断路器试验机器人接线定位方法

Wiring locating method for circuit breaker test robot based on background augmentation and improved YOLOv4

何胜红 吴小平 王俊波 张殷
电力科学与技术学报2023，Vol.38Issue(2) ：196-204,239.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2023.02.022
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于背景数据增强和改进YOLOv4的断路器试验机器人接线定位方法

Wiring locating method for circuit breaker test robot based on background augmentation and improved YOLOv4

何胜红 1吴小平 1王俊波 1张殷1
扫码查看

作者信息

  • 1. 广东电网有限责任公司佛山供电局,广东 佛山 528000
  • 折叠

摘要

为提高断路器试验机器人接线的准确性和可靠性,以双目视觉和深度学习目标检测技术为基础,提出一种基于背景数据增强和改进YOLOv4的断路器试验机器人接线定位方法.该方法利用本文提出的背景混合剪切的数据增强方法,解决因断路器训练图像背景特征不足而导致所训练的目标检测模型泛化能力和准确率低的问题,可以极大地提高不同试验场所(背景)和人员走动等背景扰动下机器人接线的准确性和可靠性;将标准YOLOv4的特征网络CSPDarknet-53替换为Mobiledets,可以优化目标检测模型的推理时间,提高机器人接线效率.仿真结果表明,本文方法的准确率为99.9％;实测结果表明,接线准确率为98.8％,全项目试验接线时间减少了57 s.通过对比分析,本文方法在接线准确率和时间上优于其他方法,可为断路器机器人试验平台的实用化提供技术支持.

关键词

断路器试验/机器人接线/视觉定位/背景数据增强/改进YOLOv4

引用本文复制引用

基金项目

广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20182372)

出版年

2023
电力科学与技术学报
长沙理工大学

电力科学与技术学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.85
ISSN：1673-9140
参考文献量12
段落导航相关论文