【摘 要】
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目前继电保护压板的巡检校核仍以人工为主,为提高其工作的效率,提出了一种智能实时校核方法.该方法首先使用YOLOv4-tiny算法对压板的投退状态进行预测,然后使用腾讯开源的ncnn前向推理框架,对YOLO模型进行优化,最后将模型移植到移动端,使用手机软件完成压板校核.经测试,模型的均值平均精度达到99.13％,平均预测速度达到每秒30张图片,并可以有效解决反光、遮挡等环境因素的影响,可以显著提升巡检工作的效率.
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院, 成都611756;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室, 成都611756;西南交通大学唐山研究生院,唐山063000;西南交通大学信息科学与技术学院,
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目前继电保护压板的巡检校核仍以人工为主,为提高其工作的效率,提出了一种智能实时校核方法.该方法首先使用YOLOv4-tiny算法对压板的投退状态进行预测,然后使用腾讯开源的ncnn前向推理框架,对YOLO模型进行优化,最后将模型移植到移动端,使用手机软件完成压板校核.经测试,模型的均值平均精度达到99.13％,平均预测速度达到每秒30张图片,并可以有效解决反光、遮挡等环境因素的影响,可以显著提升巡检工作的效率.
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