基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法研究

输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性.针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡.同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息.最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试.实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考...

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Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2023-01, Vol.51 (2), p.151-159
Hauptverfasser: 张焕龙, 齐企业, 张杰, 王延峰, 郭志民, 田杨阳, 陈富国
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性.针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法.该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡.同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息.最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试.实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.220428