基于改进YOLOv3的输电线路外力破坏危险行为检测

文档摘要：电力系统安全稳定运行对国民经济的发展有着极其重要的作用,输电线路是电力系统的关键部分.根据输电线路主要的外力危险行为的特征,对YOLOv3目标检测算法的网络结构、损失函数及图像输出处理算法进行了改进.实验结果表明:改进后的YOLOv3算法对输电线路外力破坏危险行为的检测精度mAP提升了4.2％,准确度提升了5.2％.

作者：张煜彬   方中纯 Author：ZHANGYubin   FANGZhongchun
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学工程训练中心创新创业教育学院,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2021, 40(4)
分类号：TP391
关键词：外力破坏;深度学习;目标检测;YOLOv3  
机标分类号：TD67TM712TP391.41
在线出版日期：2022年1月19日
基金项目：教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目，内蒙古自治区自然科学基金资助项目，内蒙古自治区高等学校科学研究资助项目基于改进YOLOv3的输电线路外力破坏危险行为检测[
期刊论文]  内蒙古科技大学学报--2021, 40(4)张煜彬  方中纯电力系统安全稳定运行对国民经济的发展有着极其重要的作用,输电线路是电力系统的关键部分.根据输电线路主要的外力危险行为的特征,对YOLOv3目标检测算法的网络结构、损失函数及图像输出处理算法进行了改进.实验结果表明...参考文献和引证文献
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