基于旋转框定位的绝缘子污秽检测算法
TP391; 为解决当前无人机巡检污秽绝缘子过程中受光照强弱影响大、背景复杂造成检测准确率低以及水平框并不能准确定位绝缘子等问题,提出一种改进R3Det的绝缘子污秽细粒度旋转目标检测算法.在特征提取部分,使用ConvNeXt做为主干特征提取网络,实现对绝缘子污秽细粒度特征的增强提取;同时采用PANet特征融合网络关联不同感受野特征.在检测头网络部分,使用对齐卷积和小尺度卷积,提升模型的检测性能以及增加分类的准确性;并利用Kullback-Leibler Divergence(KLD)优化损失函数,改善带有旋转角度信息的污秽绝缘子检测框的定位精确.实验结果表明,改进后的算法在自制绝缘子污秽数据集...
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| Published in | 计算机工程与应用 Vol. 59; no. 21; pp. 319 - 326 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454003%许继电气股份有限公司,河南 许昌 461000
01.11.2023
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1002-8331 |
| DOI | 10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0163 |
Cover
| Abstract | TP391; 为解决当前无人机巡检污秽绝缘子过程中受光照强弱影响大、背景复杂造成检测准确率低以及水平框并不能准确定位绝缘子等问题,提出一种改进R3Det的绝缘子污秽细粒度旋转目标检测算法.在特征提取部分,使用ConvNeXt做为主干特征提取网络,实现对绝缘子污秽细粒度特征的增强提取;同时采用PANet特征融合网络关联不同感受野特征.在检测头网络部分,使用对齐卷积和小尺度卷积,提升模型的检测性能以及增加分类的准确性;并利用Kullback-Leibler Divergence(KLD)优化损失函数,改善带有旋转角度信息的污秽绝缘子检测框的定位精确.实验结果表明,改进后的算法在自制绝缘子污秽数据集上的mAP可以达到90.6%,相较于原始网络提高了4.9个百分点,同时模型计算量降低了25.2%,能够准确有效地识别并定位出输电线路中的污秽绝缘子. |
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| AbstractList | TP391; 为解决当前无人机巡检污秽绝缘子过程中受光照强弱影响大、背景复杂造成检测准确率低以及水平框并不能准确定位绝缘子等问题,提出一种改进R3Det的绝缘子污秽细粒度旋转目标检测算法.在特征提取部分,使用ConvNeXt做为主干特征提取网络,实现对绝缘子污秽细粒度特征的增强提取;同时采用PANet特征融合网络关联不同感受野特征.在检测头网络部分,使用对齐卷积和小尺度卷积,提升模型的检测性能以及增加分类的准确性;并利用Kullback-Leibler Divergence(KLD)优化损失函数,改善带有旋转角度信息的污秽绝缘子检测框的定位精确.实验结果表明,改进后的算法在自制绝缘子污秽数据集上的mAP可以达到90.6%,相较于原始网络提高了4.9个百分点,同时模型计算量降低了25.2%,能够准确有效地识别并定位出输电线路中的污秽绝缘子. |
| Author | 王新良 李自强 纪昂志 |
| AuthorAffiliation | 河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454003%许继电气股份有限公司,河南 许昌 461000 |
| AuthorAffiliation_xml | – name: 河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454003%许继电气股份有限公司,河南 许昌 461000 |
| Author_FL | JI Angzhi LI Ziqiang WANG Xinliang |
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| ClassificationCodes | TP391 |
| ContentType | Journal Article |
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| DOI | 10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0163 |
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| Discipline | Engineering |
| DocumentTitle_FL | Insulator Contamination Detection Algorithm Based on Rotating Frame Location |
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| ISSN | 1002-8331 |
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| Issue | 21 |
| Keywords | 旋转目标检测 无人机图像 insulator contamination rotating object detection 绝缘子污秽 UAV image |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 计算机工程与应用 |
| PublicationTitle_FL | Computer Engineering and Applications |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454003%许继电气股份有限公司,河南 许昌 461000 |
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| StartPage | 319 |
| Title | 基于旋转框定位的绝缘子污秽检测算法 |
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