融合CLAHE算法与YOLOv4-tiny模型的变压器放电碳痕检测  被引量:3

Transformer Discharge Carbon Trace Detection Based on CLAHE Algorithm and YOLOv4-tiny Model

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作  者:魏菊芳[1,2] 刘力卿 唐庆华 贺春[1,2] 李松原 方琼 WEI Ju-fang;LIU Li-qing;TANG Qing-hua;HE Chun;LI Song-yuan;FANG Qiong(State Grid Tianjin Electric Power Research Institute,Tianjin 300384,China;Tianjin Key Laboratory of Internet of Things in Electricity,Tianjin 300384,China;State Grid Tianjin Electric Power Company,Tianjin 300384,China)

机构地区:[1]国网天津市电力公司电力科学研究院,天津300384 [2]天津市电力物联网企业重点实验室,天津300384 [3]国网天津市电力公司,天津300384

出  处:《变压器》2022年第2期6-12,共7页Transformer

基  金:国网天津市电力科技项目(KJ20-1-04)。

摘  要:借助机器视觉和深度学习进行变压器内部放电碳痕的检测识别,采用CLAHE算法进行图像特征增强和YOLOv4-tiny模型进行目标检测,验证其平均精度值满足实际检测需求。Machine vision and deep learning are used to detect and identify the internal discharge carbon marks of the transformer.CLAHE algorithm is used to enhance image features and Yolov4-tiny model is used to detect targets.The average accuracy is verified to meet the actual detection requirements.

关 键 词:变压器 放电碳痕 CLAHE YOLO-tiny模型 

分 类 号:TM401.1[电气工程—电器]

 

参考文献:

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引证文献:

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