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电工技术学报 2023年第1期38卷 47-59页

作者：苟军年杜愫愫刘力兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070

由于背景复杂、目标所占像素比例较小,掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型对输电线路绝缘子缺陷检测能力不足,该文提出一种改进的MaskR-CNN模型。具体地,首先,在特征提取网络中引入卷积注意力模块(CBAM),分别从通道和空间提升小目标... 详细信息

由于背景复杂、目标所占像素比例较小,掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型对输电线路绝缘子缺陷检测能力不足,该文提出一种改进的MaskR-CNN模型。具体地,首先,在特征提取网络中引入卷积注意力模块(CBAM),分别从通道和空间提升小目标特征保持性;其次,使用全局交并比(GIoU)计算目标间的相似度,提升定位准确性;最后,使用Tversky损失计算掩膜分支的损失,以提升不平衡样本下的检测效果。使用某输电运检中心无人机巡检作业所得具有自爆缺陷的绝缘子照片作为数据集对该模型进行验证,实验结果表明,与原始Mask R-CNN模型相比,该方法的平均精确率AP50:90、AP50和AP75分别提升至0.56、0.79和0.72;与三种经典目标检测算法相比,该算法具有较高的检测精度,模型的分割性能有一定提升,且比原始模型具有更好的鲁棒性,可以满足电力巡检中准确性和快速性的要求。

关键词：绝缘子缺陷检测掩膜区域卷积神经网络卷积注意力模块特征融合全局交并比 Tversky损失

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