欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟第３９卷第４期２０２３年８欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟月上海电力大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏ欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟ｗｅｒＶｏｌ．３９，Ｎｏ．４Ａｕｇ．２０２３ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－８２９９．２０２３．０４．０１１收稿日期：２０２３０５１３通信作者简介：蒋志哲（１９９７—），男，在读硕士。主要研究方向为电力设备图像识别。Ｅｍａｉｌ：１５６３８２９２７３９＠１６３．ｃｏｍ。基金项目：上海市科技创新行动计划项目（１９ＤＺ２２０４７００）；上海市科学技术委员会地方院校能力建设计划（２２０１０５０１４００）；上海市科技重大专项（２０１８ＳＨＺＤＺＸ０１）。基于改进ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ的电力设备红外图像识别蒋志哲，张宇华（上海电力大学电气工程学院，上海２０００９０）摘要：由于受到变电站复杂背景的影响，所以传统目标检测算法无法准确识别和定位电力设备。提出了一种基于改进中心点网络（ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ）的电力设备红外图像识别模型。首先，针对复杂环境下目标特征信息不足的问题，使用特征提取能力更强的ＲｅｓＮｅＸｔ５０作为ＣｅｎｔｅｒＮｅｔ的主干网络，在保持原模型参数量不变的同时增加了网络宽度，使其能获取更加丰富的特征信息，从而提升检测的精度；然后，通过在预测层加入通道注意力机制来提升模型对重要目标的关注度，同时抑制无关信息干扰，保证了模型检测的鲁棒性；最后，为证明模型的有效性，在自制数据集上进行了实验验证。结果表明，改进后模型的均值平均准确率可达９３．７％，相比原始模型提升了２．１％，优于现有的几种主流检测模型，有效提升了变电站复杂环境下电力设备红外图像识别的精度。关键词：电力设备；红外图像；中心点网络中图分类号：Ｔ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：２０９６－８２９９（２０２３）０４－０３７６－０７ＩｎｆｒａｒｅｄＩｍａｇｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＰｏｗｅｒＥｑｕｉｐｍｅｎｔＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＣｅｎｔｅｒＮｅｔＪＩＡＮＧＺｈｉｚｈｅ，ＺＨＡＮＧＹｕｈｕａ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅ...
