基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子图像检测

作为输电线路巡检中的关键技术,绝缘子的高效检测在维护输电系统安全稳定运行中发挥着重要作用.针对现有方法存在的易丢失目标位置信息,对于复杂背景下的绝缘子检测精度低等缺点,提出一种基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子检测方法.通过融合高、低维度特征信息来构筑特征金字塔,避免目标位置等细节信息的丢失,实现复杂背景中绝缘子的高效检测;引入多任务学习算法,进一步提升模型的泛化能力,提升绝缘子检测精度.利用无人机航拍所得的绝缘子实际图像进行实验,结果表明所提方法可将绝缘子检测精度提升至95.3％,具备较高的工程应用价值.     

一种改进的YOLO目标检测方法在电缆设备异常状态识别中的应用

针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的YOLO目标检测架构,对电缆设备进行定位和异常状态识别。首先,采用图像缩放方法调整图像尺寸为448×448,再利用卷积神经网络对特征进行提取,其中每一层采用批量归一化方法规范模型,最后通过RPN网络预测目标边界框。采用珠海地下电缆隧道中的图像数据进行仿真实验,并与YOLO和Faster RCNN算法进行对比,实验结果验证了所提出方法的有效性,且算法识别准确率较高、鲁棒性好,可有效应用于地下电缆隧道的巡检机器人系统中。