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基于L-ConvNeXt网络的变电站人员安全操作检测方法

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针对变电站复杂环境中作业人员操作检测网络参数量过大、 作业人员部分特征不明显等问题，本文提出一种基于L-ConvNeXt网络的变电站人员检测方法。首先，网络的主干特征提取部分由轻量化ConvNeXt模块搭建而成，保证网络特征提取能力同时使主干部分保持较低的参数量;其次，选择TPH(Transformer prediction head)作为网络末端检测头，加强网络对低分辨率特征的检测;最后，引用VariFocal Loss作为目标损失函数中的分类损失和置信度损失，进一步增加网络对正样本的损失权重。在天池公共数据集上的实验结果表明:本文网络模型获得较好的检测效果，其平均检测精度达到89。6％，模型参数量为13。2×106，能够有效地检测变电站人员的作业情况，满足变电站复杂场景下的检测需求。
Substation Personnel Safety Operation Detection Based on L-ConvNeXt Network

object detectionConvNeXtlightweight modelsubstationVariFocal Loss

曾亮、胡谦、杨腾飞、谭微微

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湖北工业大学 电气与电子工程学院,湖北 武汉430068

太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学) ,湖北 武汉430068

目标检测 ConvNeXt 轻量化模型 变电站 VariFocal Loss

湖北省重点研发计划湖北省教育厅科学研究重点项目襄阳湖北工业大学产业研究院项目

2020BAB114D20211402XYYJ2022C04

2024

10.16088/j.issn.1001-6600.2023030401

广西师范大学学报(自然科学版)
广西师范大学

广西师范大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.448
ISSN：1001-6600
年,卷(期)：2024.42(1)
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