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基于改进 YOLOv11 的电气设备红外图像识别实验研究
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作者 程亮 董子健 +2 位作者 白湧沨 刘若尘 贾志强 《实验室研究与探索》 北大核心 2026年第3期29-34,共6页
针对风电场升压站电气设备红外图像有遮挡、特征提取不充分与分类不准确的问题,设计了改进YOLOv11的电气设备红外图像识别网络。改进后的YOLOv11-TDD网络通过小波卷积构建WC3k2模块,同时引入MLCA注意力机制构建C2PSA_MLCA模块,模块扩大... 针对风电场升压站电气设备红外图像有遮挡、特征提取不充分与分类不准确的问题,设计了改进YOLOv11的电气设备红外图像识别网络。改进后的YOLOv11-TDD网络通过小波卷积构建WC3k2模块,同时引入MLCA注意力机制构建C2PSA_MLCA模块,模块扩大了网络在特征提取阶段的感受野,从而提升了红外图像识别精度。YOLOv11-TDD网络使用WIoU损失函数,有效加快了网络的收敛速度并降低了网络的损失函数数值。实验结果表明:相比于YOLOv11-MML和YOLOv11网络,YOLOv11-TDD网络具有较高的准确性和鲁棒性,且适应于复杂背景下的多类型电气设备红外图像识别。YOLOv11-TDD网络可应用于风电场升压站电气设备的智能监测,为后续的故障诊断提供支撑。 展开更多
关键词 电气设备 红外图像识别 YOLOv11-TDD MLCA注意力机制 WIoU损失函数
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