基于改进型FasterR-CNN的变电站设备缺陷检测

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万方数据

中文摘要：为了保障变电站设备的稳定运行,准确检测变电站设备缺陷,提出一种基于改进型Faster R-CNN的设备缺陷检测方法.通过引入哈希辅助分支,抑制背景区域干扰,提高了检测精度,同时避免了非目标区域的无效计算,可以有效提高检测效率.实验表明,引入深度哈希辅助分支后,与原Faster R-CNN模型对比,在非目标区域上的计算时间从0.082 2 s/张提高到0.044 3 s/张,检测结果的mAP从76.43％提高到81.24％,在保持较高检测速度的同时可以有效地提高检测精度,验证了模型的可靠性与高效性.

作者：

康曦、邓琛韬、伍毅、葛林、朱东松、王军

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作者单位：

江西理工大学机电工程学院江西赣州 341000

国网江西省电力有限公司赣州供电分公司江西赣州 341000

关键词：

FasterR-CNN 缺陷检测哈希辅助分支

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.11.020

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(11)