基于YOLOv5s剪枝模型的输电线路全景监测研究

随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的目标检测算法在诸多行业得到了应用。针对当前输电线路影像中典型障碍物目标识别对人工要求较高的问题,提出了基于YOLOv5模型剪枝的算法来对输电线路附近典型目标进行检测。首先,算法进行基础训练后得到一个检测精度和推理速度两种性能比较均衡的网络模型,再进行稀疏训练以获得参数较为稀疏的神经网络模型,最后,采取不同剪枝策略对网络进行修剪,达到压缩模型大小提高推理速度的目的。在自制数据集上使用多种算法进行对比试验,实验结果表明：相较于YOLOv4、CenterNet和SSD算法,所提算法在保持相对较高检测精度条件下提高了检测速度,能够满足实际需要。     

基于改进YOLOv4-tiny的输电线路目标识别算法

对输电线路周围的典型目标进行检测对于防止输电线路外部破坏有着重要意义。传统目标检测方法没有针对输电线路周围目标尺度变化大、小目标多等进行有效设计,存在识别速度慢、容易误报漏报等问题。基于YOLOv4-tiny目标检测模型的基本框架,提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测模型来检测输电线路周围的典型目标。在原先YOLOv4-tiny网络的骨干网上额外引出了一层特征层以提取更多的特征;在原特征金字塔网络结构的基础上引入空洞空间卷积池化金字塔模块,使得模型能在3种不同尺度的特征图上提取更多的特征;同时为解决检测过程中正负样本数量不均衡问题,使用Focal损失函数代替二分交叉熵损失函数。实验结果表明,在牺牲较少检测速度的情形下,模型精度提升了9.92%。