基于 YOLOv5 及深度神经网络的电力智慧安监算法

来源：机械与电子杂志2024年第12期北京时间：

作者：陈学台;欧郁强;李敏;许镇宇;黄观荣

单位：1. 广东电网有限责任公司湛江供电局,广东 湛江 524300 ;

摘要：为解决电力安全监视的挑战,提出一种基于 YOLOv5 和深度神经网络的电力智慧安监算法。首先,分析了电力安全监视的需求和挑战,明确了问题的关键点;接着,介绍了采用的方法,包括深度学习算法结合EfficientDet 模型和基于 YOLOv5 的目标检测模型;然后,描述了实验结果,证明了所提算法在安全帽、安全带、工作服和围栏识别方面的有效性;最后,综合分析了实验结果。实验结果表明,所提算法能够有效应对电力安全监视的需求,提高了电力系统的安全性和智能化水平,具有重要的实际应用价值和推广前景。

关键词：YOLOv5 ;深度神经网络;变电站安监;安监算法

基金资助：南方电网公司科技项目资助( 030800KK52220003 )