【摘 要】
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为了提高高压输电线路巡检效率,提出改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法.首先,在特征提取网络中添加具有注意力机制动态选择机制网络(SKNet),从而使网络着重学习与绝缘子特征相关通道;其次,借助滤波器响应归一化(FRN)层替代原批归一化(BN)层,以避免模型陷入梯度饱和区域;最后,使用距离交并比(DIoU)代替原交并比(IoU)方法,以精确表达特征候选区域框位置.对开源航拍绝缘子数据集进行平移、旋转、Cutout和CutMix等操作来进行增强,将数据集扩充到3000张并从中随机选择2500张作为训练
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105
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为了提高高压输电线路巡检效率,提出改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法.首先,在特征提取网络中添加具有注意力机制动态选择机制网络(SKNet),从而使网络着重学习与绝缘子特征相关通道;其次,借助滤波器响应归一化(FRN)层替代原批归一化(BN)层,以避免模型陷入梯度饱和区域;最后,使用距离交并比(DIoU)代替原交并比(IoU)方法,以精确表达特征候选区域框位置.对开源航拍绝缘子数据集进行平移、旋转、Cutout和CutMix等操作来进行增强,将数据集扩充到3000张并从中随机选择2500张作为训练集,其余500张作为测试集.相较于原Faster-RCNN算法,所提算法平均准确率提高了3.46个百分点,平均召回率提高了2.76个百分点.实验结果表明:所提算法具有较高检测精度和稳定性,可满足电力巡线绝缘子检测应用场景需求.
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