基于改进SSD的架空线路关键部件实时检测

• 作者: 吴庭栋 杨罡 赵国伟 张兴忠
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 关键词: 架空线路 深度学习 轻量化神经网络 激活函数 实时检测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 开发与应用|Developments and Appications
• 页码范围: 882-889
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.03.040

摘要

针对深度学习目标检测算法移植到嵌入式平台上精度与速度不均衡的问题,提出一种基于改进SSD(single shot multi-box detector)的架空线路关键部件实时检测算法多尺度并行融合检测MSPF-DN(multi-scale parallel fusion detection network).通过不同倒残差块和不同激活函数的组合结构,设计更高效的特征提取网络,同时设计一种轻量级并行结构,应用在特征提取网络的多个尺度上.实验结果表明,该算法取得了较高的检测精度和实时的检测速度.