基于改进DETR模型的输电线路工程车辆检测研究

针对人工检测大型工程车辆频繁进出施工现场容易出现漏检或误检的问题,文章提出一种改进DETR(基于Transformer的端到端目标检测网络)模型对输电线路工程车辆进行检测识别。首先在原始的DETR主干网络中,引入空洞卷积法获取更多深层次的特征,扩大感受野;其次加入特征金字塔网络(FPN),融合不同尺度的特征,增强特征的健壮性;最后将损失函数GIOU改为CIOU,使模型在训练的过程中达到更快和更好的收敛效果。实验结果显示,改进后的DETR模型在自制数据集中AP50(IOU阈值取0.5)和AP50-95(IOU阈值取0.5~0.95)分别达到了92.1%和61.3%,说明该改进模型在识别输电线路工程车辆场景中具有较高的应用价值。