基于OpenVINO模型优化的变电站压板状态识别

• 作者: 孙小磊 陈昊 孙子昌 张海华
• 来源期刊: 湖北电力
• 关键词: 压板识别 OpenVINO SSD_Inception 目标检测 模型优化
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 输变电技术|Transmission and Transformation Technology
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TM774
• 语种: 中文
• DOI: 10.19308/j.hep.2021.01.005

摘要

电网公司变电站少人化、无人化值守模式已成为未来发展趋势.为提高变电站自动化巡视水平,针对保护压板,提出一种基于OpenVINO优化模型的状态识别算法.在原有SSD_Inception模型基础上,使用迁移学习,降低了模型训练难度;通过OpenVINO工具套件对模型加以优化,提高了模型的计算性能.经测试,优化后的模型目标检测精度超过98％,召回率超过91％,检测帧率超过32.相较于原有模型,经优化后的模型计算能力在各项指标上均有明显提升,可以满足边缘移动计算设备的实时性要求.