【摘 要】
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输电线路的巡视与维修关系到电网能否安全、稳定地运行,随着目标检测算法的逐渐成熟,将其用在对输电线路电力设备进行巡检,已成为电力巡检的一项关键技术,使用无人机巡检不仅节省了人力,保证工作人员安全,还大大提高了巡检效率。本文针对传统Faster R-CNN网络模型识别输电线路航拍图像中的小目标困难,精度不准等问题,设计了一种网络架构,主要工作如下所示:（1）为了优化Anchor参数,降低训练网络Los
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究经费项目（LJ2020JCL020）; 辽宁工程技术大学学科创新团队资助项目（LNTU20TD-29）
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输电线路的巡视与维修关系到电网能否安全、稳定地运行,随着目标检测算法的逐渐成熟,将其用在对输电线路电力设备进行巡检,已成为电力巡检的一项关键技术,使用无人机巡检不仅节省了人力,保证工作人员安全,还大大提高了巡检效率。本文针对传统Faster R-CNN网络模型识别输电线路航拍图像中的小目标困难,精度不准等问题,设计了一种网络架构,主要工作如下所示:（1）为了优化Anchor参数,降低训练网络Loss值,加快数据集模型收敛速度。通过使用K-means++聚类算法对自制的数据集聚类出不同尺度的Anchor值,获取适合度高的Anchor box个数和初始尺寸;对于NMS（非极大值抑制）筛选锚框存在的问题进行了研究,并采用Softer-NMS进行替换。（2）为了合理设置网络训练参数,对损失函数进行了改进,引入两个权重因子M和N,使用WOA优化算法对学习率和权重因子的设置进行了优化。学习率的寻优过程分为两个阶段,首先在区间（0.001,0.01）进行寻优,快速接近全局最优解。当训练迭代到一定次数时,进入第二阶段,在区间(0.00001,0.0001]上寻优,找到全局最优解,这样能加快练收敛,达到一个更好的效果。（3）针对小目标检测难,检测精度不高的的问题,提出了一种基于BAM（瓶颈注意力机制）的Faster R-CNN输电线路缺陷检测算法。在特征提取网络中增加一定的通道注意力计算模块,及空间注意力计算模块,两者最后相加加就是一个BAM模块;在BAM中输入特征图与输出特征图大小一致,提升了图像中故障的目标区域显著度;为了进一步提高识别精度,融入了FPN特征金字塔网络,丰富网络语义信息。为了验证本文所提算法是否具有通用性和应用价值,将算法跟其它几种算法对比,也获得较好的结果。该论文有图57幅,表4个,参考文献52篇。
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