应用YOLOv4-tiny算法实现保护压板智能校核

摘要：

目前继电保护压板的巡检校核仍以人工为主,为提高其工作的效率,提出了一种智能实时校核方法.该方法首先使用YOLOv4-tiny算法对压板的投退状态进行预测,然后使用腾讯开源的ncnn前向推理框架,对YOLO模型进行优化,最后将模型移植到移动端,使用手机软件完成压板校核.经测试,模型的均值平均精度达到99.13％,平均预测速度达到每秒30张图片,并可以有效解决反光、遮挡等环境因素的影响,可以显著提升巡检工作的效率.

关键词：保护压板;智能校核;YOLOv4-tiny;ncnn模型;移动端

所属期刊栏目：22

分类号：TM769(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）;四川省科技计划

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：570-576