变电站多尺度异常入侵目标轻量化检测方法

打开文本图片集

摘 要：智能电网的建设思路决定了远郊变电站异常入侵监测的无人化趋势，促进了变电站异常入侵智能检测方法的快速发展。现阶段尚未拥有该场景下异常入侵目标数据集，且现有的目标检测方法也未针对变电站边缘计算端进行轻量化优化设计，不适用于需要全天候实时监测的变电站边缘设备。针对上述问题，从实际应用需求出发，构建变电站异常入侵目标数据集（Ｄａｔａｓｅｔ ｆｏｒ Ａｎｏｍａｌｙ Ｉｎｖａｓｉｏｎ Ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｓ，ＳＡＩＴＤ），基于ＹＯＬＯｖ５ｓ 模型提出适用于变电站边缘检测设备的轻量化异常入侵目标检测网络ＹＯＬＯｖ５-Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ。（剩余12635字）