| 基于改进YOLOv5s的非侵入式负荷识别 |
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| 引用本文： | 李悦,程志友,程安然,姜帅,胡杰.基于改进YOLOv5s的非侵入式负荷识别[J].安徽大学学报(自然科学版),2023(5):51-57. |
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| 作者姓名： | 李悦 程志友 程安然 姜帅 胡杰 |
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| 作者单位： | 1. 安徽大学互联网学院;2. 安徽大学教育部电能质量工程研究中心;3. 安徽大学电子信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61672032)；;安徽省科技重大专项(18030901018)； |
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| 摘 要： | 负荷识别是非侵入式负荷监测的关键环节.针对原始电压电流轨迹特征选择有限、识别准确度低的问题，提出一种基于改进YOLOv5s(YOLOv5s是YOLOv5(you only look once的第5个版本)系列中预训练结构最小的模型)的非侵入式负荷识别算法.将坐标注意力(coordinate attention,简称CA)模块添加至YOLOv5s的主干网络，用双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,简称BiFPN)取代YOLOv5s的常规特征提取网络.实验结果表明：相对于其他3种算法，该文算法有更高的负荷识别准确度.因此，该文算法具有有效性.
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| 关 键 词： | 非侵入式负荷监测 V-I轨迹特征 深度学习 YOLOv5 |
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