【摘 要】
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为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检测算法。首先,根据深度网络部署硬件芯片应
【机 构】
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国网淄博供电公司,国网智能科技股份有限公司
【基金项目】
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山东省电力科技项目(5206031900HW,2020A-108)
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为更高效利用变电站巡检机器人开展电力巡检工作,满足电力行业发展对智能化巡检的需求,研究了面向电力巡检机器人的电力设备状态检测算法。首先,根据深度网络部署硬件芯片应用情况与性能对比,选择海思Hi3559A芯片作为算法移植的嵌入式平台。然后综合考虑各种检测算法的精度与速度,选用YOLOv3算法作为设备状态检测的基本判别模型。为了提升检测算法速度并减少模型体积,开展模型压缩算法及轻量型YOLOv3模型设计研究,分别提出了改进的小型化YOLOv3模型和基于通道剪枝与层剪枝结合的模型压缩方法,提高模型上下层的语义信
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