基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法

绝缘子是输电线路的重要组成部分。为了实现输电线路巡检的智能化，对绝缘子区域的自动化识别是基础性工作之一。笔者提出了一种基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法，同时将DeepLab V3+的分割性能与现有的主流卷积神经网络U-Net、Residual U-Net、Dilated U-Net进行了比较。结果显示DeepLab V3+方法不但在DICE指标上得到了93.28%的分割精度，在IOU指标、敏感性和Jaccard定量分析中也都表现出最好的性能。实验证明该方法为自动化分割绝缘子区域，提高输电线路巡检的效率和准确性提供了一种潜在的工具。