改进 RetinaNet 的绝缘子精确定位研究

接触网图像中绝缘子部件的自动精确定位是绝缘子故障检测的基础,绝缘子在接触网图像中存在倾角,采用水平框进 行检测难以精确契合目标。 针对此问题,提出一种改进 RetinaNet 的绝缘子精确定位方法。 首先利用高效 Ghost 模块代替原特 征提取网络中的卷积操作获得多尺度特征图,减少模型计算量;其次将注意力机制嵌入网络中,抑制次要特征对目标检测的影 响;然后引入旋转框作为模型的预测框实现绝缘子精确定位,降低冗余背景噪声的干扰;最后重新定义训练过程中的正负样本, 解决了添加旋转框导致学习错误样本的问题。 实验结果表明,该方法可以精确地定位绝缘子,抑制冗余背景信息,与原算法相 比检测精度提高 2. 8%,检测速度为 25. 6 FPS,参数量减少 42. 8%,具有良好的检测性能。