融合CLAHE算法与YOLOv4-tiny模型的
变压器放电碳痕检测
- 魏菊芳1,2,刘力卿1,2,唐庆华1,2,贺 春1,2,李松原1,2,方 琼3
(1.国网天津市电力公司电力科学研究院, 天津 300384; 2.天津市电力物联网企业重点实验室, 天津 300384; 3.国网天津市电力公司,天津 300384)
- 摘要:借助机器视觉和深度学习进行变压器内部放电碳痕的检测识别,采用CLAHE算法进行图像特征增强和YOLOv4-tiny模型进行目标检测,验证其平均精度值满足实际检测需求。
关键词:变压器;放电碳痕;CLAHE;YOLO-tiny模型
中图分类号:TM401+.1 文献标识码:B 文章编号:1001-8425(2022)02-0006-07
- 作者简介
魏菊芳(1985-),女,天津人,高级工程师。