迁移学习用于牵引变电所视频多目标识别研究

来源：计算机工程与应用杂志2019年第24期北京时间：

作者：完颜幸幸，傅钦翠，吉鑫

单位：1.华东交通大学 电气与自动化工程学院，南昌 330013；2.华东交通大学 交通信息及控制研究所，南昌 330013

摘要：为实现牵引变电所视频图像的多目标识别，为牵引变电所的远程智能巡检提供技术支持。基于迁移学习的理论研究，利用SSD（Single Shot Multibox Detector）和YOLOv2（You Only Look Once v2）模型，实现牵引变电所视频图像中高压开关柜的仪表、分合指示灯状态以及隔离开关的分合状态的自动识别。利用TensorFlow平台实现的多目标识别方法识别速度快而且鲁棒性好。

关键词：牵引变电所,迁移学习,目标检测,YOLOv2模型,SSD模型