【摘 要】
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变电站视频监控目标检测中,海量高清视频数据传输会对网络带宽、延迟等提出极高的要求,而传统处理方法在应用中存在诸多难以克服的问题,为此提出了一种面向边缘端优化的深度
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院,广东电网有限责任公司
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变电站视频监控目标检测中,海量高清视频数据传输会对网络带宽、延迟等提出极高的要求,而传统处理方法在应用中存在诸多难以克服的问题,为此提出了一种面向边缘端优化的深度卷积神经网络目标检测方法。首先在粗粒度检测方面利用在线困难实例挖掘(online hard example mining,OHEM)方法和损失函数改进优化模型性能,并借助标签平滑方法防止过拟合;其次采用主干网络替换和剪枝方法实现模型压缩,保持算法推理实时性;最后从细粒度分类方面对所采用的SmallerVGGNet进行网络裁剪修改和多标签分类,确保
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