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杂志ISSN号
基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别
作者姓名:
熊昌全
张宇宁
杨和生
唐道建
刘诗剑
作者单位:
1. 国家电投集团四川电力有限公司
摘 要:
随着我国大规模输电线路网络的发展建设,部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域,滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行,针对上述问题,提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法,引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力,引入CIoU替换GIoU损失函数,使最终预测框更接近真实框,提升预测精度。实验结果表明,算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势,可以满足实际应用需求。
关 键 词:
目标检测
YOLOv5
CIoU
滑坡识别
深度学习
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