基于Hi3559A的变电站人员闯入智能检测系统

摘要：

为防止非法人员进入变电站,恶意盗窃、破坏行为影响变电站正常运行,提出人员闯入智能检测系统.该系统以Hi3559A为计算单元,接入前端相机可见光数据,运行深度学习检测算法完成对监控区域的人员检测.针对精度优先的神经网络模型难以在资源受限的嵌入式平台上实现的问题,提出一种基于RetinaNet改进的轻量目标检测模型.该模型从网络骨架、特征融合方法和检测头3个部分进行优化,在减少网络冗余的同时,增加了检测模型的精度.此外,采用量化技术压缩模型,优化网络后处理步骤,使网络充分利用Hi3559A硬件资源,进一步减少前向推理耗时.实验结果表明,该系统的检测精度提升2.7％,达到87.0％,运行速率提升8.2倍,达到45.9帧/s,单帧运行时间21.8ms,满足设计要求.

关键词：人员检测;智能检测系统;Hi3559A;深度学习

所属期刊栏目：45

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司总部科技项目5200-201927049A-0-0-00

在线出版日期：2021-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：4181-4188