基于特征金字塔算法的输电线路多尺度目标检测方法

被引：10

作者：

刘业鹏

吴童桐

贾雪健

翟永杰

机构：

[1] 华北电力大学自动化系

来源：

仪器仪表用户 | 2019年 / 26卷 / 01期

关键词：

输电线路; 目标检测; 深度学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM75 [线路及杆塔]; TP391.41 [];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

本文提出了基于FP-SSD(Feature Pyramid-Single Shot Detector)算法的多尺度目标检测方法。首先对训练样本进行处理,采用自适应裁剪算法裁剪训练样本,以适应单张图片中不同尺度的目标,同时扩充训练样本数量;然后以resnet网络替代SSD结构中原有的VGG网络,从而使网络的特征提取能力增强;最后在整体网络结构中加入特征金字塔网络(Feature Pyramid Network),实现了上下特征层的信息融合。针对实际巡检图像进行了应用研究。结果表明,本文所提出的目标检测方法,较原始SSD算法而言,在小尺度目标检测方面精度有了明显提高,同时,对大尺度目标保持着良好的检测效果,说明本方法对于多尺度目标检测有着更好的适用性

引用

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共 6 条

[1]

智能电网大数据技术发展研究 [J].