航拍图像中绝缘子目标检测的研究

使用YOLOv3深度网络模型,针对航拍图像中绝缘子检测的准确性问题进行研究,提出了一种分解聚合算法。为解决目标的错检、漏检等问题,将目标分解成多个存在交集的可变型部件,并对其进行检测。在保证子目标检测精度与速度的前提下,利用各部件之间相交区域的特征及含义,对其进行聚合并重新定义,使检测到的目标区域更准确。由于群体性目标中包含的可变因素过多,原算法无法准确定义,提出的改进方法则可根据必需部件对其进行检测,同时为单独的子目标找出它所隶属的整体,通过多级标签对其进行更深刻意义上的描述。以COCO数据集为例,对比算法改进前后的检测效果。实验结果表明,该方法显著提高了目标检测的准确性,解决了漏检、错检等问题。