基于联邦学习的输电塔螺母销钉缺失检测
输电塔上的螺母是连接两个或多个输电塔部件之间的媒介,销钉是确保螺母不脱落的重要保障.销钉缺失会使各部件之间的连接处存在安全隐患.本文将联邦学习与目标检测算法结合起来,在保证各地区数据不互通的情况下,上传局部模型,经过中心节点生成融合模型,采用Faster RCNN检测算法对螺母进行检测,同时用分类网络对螺母进行分类,最终得出销钉是否缺失.实验结果表明,联邦学习融合后的模型比各局部模型在检测任务的mAP上提升3％–6％,在分类任务的准确率上提升2％–3％.
联邦学习、深度学习、目标检测、输电塔、销钉
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TP391;TN929.5;P237
国家自然科学基金;国家重点科研计划;山东省自然科学基金;西海岸人工智能技术创新中心建设专项;西海岸人工智能技术创新中心建设专项;上海可信工业控制平台开放项目
2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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