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计量设备运维人员技术水平和经验有限、运维记录不便统计分析等问题亟待解决。YOLO V3算法在自然图像上的准确率和计算速度方面有着良好平衡,但在计量设备图像目标识别上表现较差,因此提出一种改进的YOLO V3检测算法,用于集中器设备故障检测。通过优化的anchor box设计和可变形卷积改进YOLO V3算法,实现对现场设备运行状态的自动识别,提升集中器设备的运维效率和质量。实验结果表明,所提改进的YOLO V3算法在集中器图像上取得较好检测效果。