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基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测
基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测
摘要：近年来，配网杆塔倾倒事故频发，对电网的稳定运行和人民生命财产安全造成了严重威胁。本论文提出了一种基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测方法。该方法结合了YOLO的实时性和ResNet的检测精度，能够有效地检测配网杆塔倾倒的情况，并实时提供告警信息，以便及时采取措施避免事故发生。实验证明，该方法在配网杆塔倾倒检测方面具有较高的准确性和实时性，可以为电力系统维护提供有力的支持。
关键词：配网杆塔倾倒；实时智能检测；YOLO-ResNet；混合神经网络
1.引言
配网杆塔倾倒事故是电网运行中经常发生的一种意外事件，不仅会造成电力中断，还会对周围环境和人民生命财产安全造成严重影响。因此，及时检测和预防配网杆塔倾倒事故具有重要意义。传统的配网杆塔倾倒检测方法主要依赖于人工巡视和区域监控，存在人工疲劳、监控盲区等问题。随着深度学习的快速发展，基于深度学习的配网杆塔倾倒检测方法受到了广泛关注。
2.文献综述
目前，已经有一些研究工作使用深度学习方法进行配网杆塔倾倒检测。其中，YOLO和ResNet分别具有实时性和检测精度的优势。然而，由于YOLO网络结构的设计问题和ResNet网络的深度限制，这些方法在配网杆塔倾倒检测方面仍存在一定的局限性。
3.网络设计
为了克服上述问题，本论文提出了一种改进的YOLO-ResNet混合神经网络。网络由YOLO和ResNet两个部分组成，YOLO负责实时检测目标，而ResNet则负责提高检测的精度。
3.1YOLO网络
YOLO网络以VGG16为基础，使用了全卷积网络的结构，将输入图像划分为S×S个网格，每个网格负责预测一个目标的位置和类别信息。在本文中，我们对YOLO的网络结构进行了改进，增加了多尺度的检测层，提高了对小目标的检测效果。
3.2ResNet网络
ResNet是一种深度残差网络，具有较深的网络结构和较高的检测精度。本文中，我们将ResNet的结构与YOLO网络进行融合，通过学习残差特征以提高配网杆塔倾倒的检测效果。
4.数据集和实验结果
为了验证本文方法的有效性，我们收集了大量的配网杆塔倾倒图片，并进行了数据预处理和标注。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，用于网络的训练和测试。
我们采用了常用的评价指标meanAveragePrecision(mAP)来评估网络的检测精度。实验证明，本文方法在配网杆塔倾倒检测方面具有较高的准确性和实时性，mAP达到了90%以上。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测方法。该方法充分利用了YOLO的实时性和ResNet的检测精度，可有效地检测配网杆塔倾倒事故，并提供实时告警信息。实验证明，该方法在配网杆塔倾倒检测方面具有较高的准确性和实时性，可以为电力系统维护提供有力的支持。未来的研究可以进一步优化网络的结构和参数，提高实时检测的效果。
参考文献：
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