基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测

根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过数据增强方法增加算法的鲁棒性,优化检测效果。理论和实践结果均显示,该优化后的算法能够显著提高输电线路电力器件及异常目标的检测准确性,从而实现对输电线路电力器件及异常目标的有效检测。