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输电杆塔是输电线路的重要组成部分,采用人工或无人机等手段对杆塔相关目标进行周期性巡检至关重要。为解决目前待检测杆塔类型不同、距离远尺寸小、图像畸变等问题,本文提出一种基于深度学习框架的杆塔相关目标检测方法。该方法在YOLOv5s网络的基础上使用FReLU激活函数代替SiLU激活函数,进而改善了对杆塔相关目标的图像识别准确率;为解决杆塔图像中目标距离远、尺寸小的问题,采用了对小目标、低分辨率友好的SPD-Conv模块;同时使用对目标特征分批次处理的SPPCSPC空间金字塔池化,进一步提升了杆塔目标的检测精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s-FSS网络相比原YOLOv5s网络,其平均精度(mAP)提升2.4%,查准率(Precision)提升0.3%,查全率(Recall)提升1%,目标检测性能提升效果显著,能够有效提升输电杆塔巡检效率。 相似文献
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