迁移学习用于牵引变电所视频多目标识别研究

摘要

cqvip:为实现牵引变电所视频图像的多目标识别,为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究,利用SSD(Single Shot Multibox Detector)和YOLOv2(You Only Look Once v2)模型,实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、分合指示灯状态以及隔离开关的分合状态的自动识别。利用TensorFlow平台实现的多目标识别方法识别速度快而且鲁棒性好。