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摘要:
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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文献信息
篇名 基于改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 绝缘子检测 Faster-RCNN 动态选择机制网络 距离交并比 滤波器响应归一化
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 前沿与综合应用|Frontier and comprehensive applications
研究方向 页码范围 631-637
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020342
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研究主题发展历程
节点文献
绝缘子检测
Faster-RCNN
动态选择机制网络
距离交并比
滤波器响应归一化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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