Key parts of transmission line detection using improved YOLO v3
المؤلفون المشاركون
Ming, Gao
Renwei, Tu
Zhongjie, Zhu
Yongqiang, Bai
Zhifeng, Ge
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 6 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2021)، ص ص. 747-754، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-11-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) inspection has become one of main methods for current transmission line inspection, but there are still some shortcomings such as slow detection speed, low efficiency, and inability for low light environment.
To address these issues, this paper proposes a deep learning detection model based on You Only Look Once (YOLO) v3.
On the one hand, the neural network structure is simplified, that is the three feature maps of YOLO v3 are pruned into two to meet specific detection requirements.
Meanwhile, the K-means++ clustering method is used to calculate the anchor value of the data set to improve the detection accuracy.
On the other hand, 1000 sets of power tower and insulator data sets are collected, which are inverted and scaled to expand the data set, and are fully optimized by adding different illumination and viewing angles.
The experimental results show that this model using improved YOLO v3 can effectively improve the detection accuracy by 6.0%, flops by 8.4%, and the detection speed by about 6.0%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Renwei, Tu& Zhongjie, Zhu& Yongqiang, Bai& Ming, Gao& Zhifeng, Ge. 2021. Key parts of transmission line detection using improved YOLO v3. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 6, pp.747-754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430929
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Renwei, Tu…[et al.]. Key parts of transmission line detection using improved YOLO v3. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 6 (Nov. 2021), pp.747-754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430929
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Renwei, Tu& Zhongjie, Zhu& Yongqiang, Bai& Ming, Gao& Zhifeng, Ge. Key parts of transmission line detection using improved YOLO v3. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 6, pp.747-754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430929
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 753-754
رقم السجل
BIM-1430929
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر