-
题名航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法
被引量:8
- 1
-
-
作者
贾晓芬
于业齐
郭永存
黄友锐
赵佰亭
-
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
安徽理工大学省部共建深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
-
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期294-300,共7页
-
基金
安徽省自然科学基金(2108085ME158)
国家自然科学基金面上项目(52174141)
+1 种基金
安徽高校协同创新项目(GXXT-2020-54)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(202004a07020043)。
-
文摘
为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。
-
关键词
自爆缺陷
绝缘子
四维度预测
深度可分离卷积
空间金字塔池化
-
Keywords
self-explosion defect
insulator
four dimensional prediction
depthwise separable convolution
spatial pyramid pooling
-
分类号
TM216
[一般工业技术—材料科学与工程]
-