【摘 要】
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针对基于卷积神经网络的高压线异物检测算法模型过大和对硬件设备算力要求较高,使其在资源受限的嵌入式设备中部署难的问题,提出了一种轻量化的高压线异物检测算法.使用轻量
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院 武汉430068
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针对基于卷积神经网络的高压线异物检测算法模型过大和对硬件设备算力要求较高,使其在资源受限的嵌入式设备中部署难的问题,提出了一种轻量化的高压线异物检测算法.使用轻量化的MobileNetv1作为检测模型特征提取的主干网络,采用结构性剪枝和int8量化技术对YOLOv3模型进行压缩.实验结果表明,与原模型相比,模型大小压缩了79.661％,检测速度提高了1.6倍,同时模型的平均精度由0.845 9提升到了0.889 1.在保证了模型精度的同时,模型变得轻量化,消耗更少硬件存储和算力资源,使其能更好部署在异物巡检设备中进行实时检测.
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