一种高压线异物检测算法

高压线路异物缠绕极易引发区域大面积停电,导致停运事故,智能异物检测算法是未来智能电力巡检系统的关键模块之一。通过整理近年人工处理高压线异物时备案的原始图片数据,对数据进行规范化处理和人工标注,建立"高压线异物检测数据集",研究一种高压线异物检测算法,该算法基于SSD模型,并有针对性地对数据集使用K-means聚类的方法获取先验框参数,以此替代默认值。实验结果在测试集上的平均准确率为86.69%,定位准确率为69.2%,表明所提算法可有效地对高压线上的异物进行检测和定位。