| 基于ID-YOLO的数字仪表检测方法 |
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| 引用本文： | 翟永杰,徐蔚,韩宇辰,杨珂,赵宽,白云山.基于ID-YOLO的数字仪表检测方法[J].科学技术与工程,2024,24(16):6775-6782. |
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| 作者姓名： | 翟永杰 徐蔚 韩宇辰 杨珂 赵宽 白云山 |
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| 作者单位： | 1.华北电力大学自动化系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）；中央高校基本科研业务费专项资金资助 |
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| 摘 要： | 当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用Instrument Detection-YOLO(ID-YOLO)模型的变电站数字仪表检测识别方法。算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量的Li-YOLO骨干网络提取图像特征,降低网络参数,提高检测实时性；然后设计了一种双级路由注意力模块(BRAM),提高网络对小数点的检测精度以及网络的鲁棒性和泛化性；最后,引入α-IoU损失,通过更准确的IoU计算,可以提高模型的检测精度。实验表明,相比于其他基于深度学习的数字仪表检测识别方法,本文方法在不同显示方式的数字仪表识别任务上具有更好的准确性和泛化性,而且可以在检测准确率领先的情况下,将模型在边缘设备上的检测速度从6.87帧/s提升至8.77帧/s,其实时性和检测精度均能够满足实际变电站智能数据采集、检测识别的工程需要。
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| 关 键 词： | 数字仪表 YOLO 边缘设备 目标检测 轻量化 |
| 收稿时间： | 2023/7/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/3/26 0:00:00 |
Digital Instrument Detection Method Based on ID-YOLO |
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| Zhai Yongjie,Xu Wei,Han Yuchen,Yang Ke,Zhao Kuan,Bai Yunshan.Digital Instrument Detection Method Based on ID-YOLO[J].Science Technology and Engineering,2024,24(16):6775-6782. |
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| Authors: | Zhai Yongjie Xu Wei Han Yuchen Yang Ke Zhao Kuan Bai Yunshan |
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| Institution: | Department of automation,North China Electric Power University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | digital instrument YOLO edge device target detection light weight |
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