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复杂背景下输电线路缺陷检测算法研究
1
作者
邬春明
王调君
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期535-540,共6页
输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimA...
输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimAM注意力模块,通过能量函数统一权值的方式优化模型的特征提取,最后引入NWD损失函数削弱模型对小目标位置偏差的敏感性,提升模型对小目标的识别检测能力。实验结果表明,该模型对输电线路目标的平均检测精度高达98.8%,相较于基准模型,提高了1.2%。
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关键词
输电线路缺陷检测
注意力机制
NWD损失
特征细化
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职称材料
题名
复杂背景下输电线路缺陷检测算法研究
1
作者
邬春明
王调君
机构
东北电力大学电气工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期535-540,共6页
文摘
输电线路定期巡检对保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。针对输电线路航拍图像背景复杂、目标尺度变化大、小目标多等问题,提出了基于YOLOv5s的输电线路目标检测算法。该算法采用特征细化模块优化微小目标特征,并在网络中嵌入SimAM注意力模块,通过能量函数统一权值的方式优化模型的特征提取,最后引入NWD损失函数削弱模型对小目标位置偏差的敏感性,提升模型对小目标的识别检测能力。实验结果表明,该模型对输电线路目标的平均检测精度高达98.8%,相较于基准模型,提高了1.2%。
关键词
输电线路缺陷检测
注意力机制
NWD损失
特征细化
Keywords
Transmission line defect detection
Attention mechanism
NWD loss
Feature refinement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂背景下输电线路缺陷检测算法研究
邬春明
王调君
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
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