一种高压线异物检测算法

• 作者: 刘文达 张凡 范亚雷 蔡涛
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 异物检测 高压线 数据集构建 参数设置 模型训练 结果分析
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TN345-34|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.08.010

摘要

高压线路异物缠绕极易引发区域大面积停电,导致停运事故,智能异物检测算法是未来智能电力巡检系统的关键模块之一.通过整理近年人工处理高压线异物时备案的原始图片数据,对数据进行规范化处理和人工标注,建立"高压线异物检测数据集",研究一种高压线异物检测算法,该算法基于SSD模型,并有针对性地对数据集使用K-means聚类的方法获取先验框参数,以此替代默认值.实验结果在测试集上的平均准确率为86.69％,定位准确率为69.2％,表明所提算法可有效地对高压线上的异物进行检测和定位.