【摘 要】
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随着国家经济的高速增长,我国需要一个运行稳定性高的输电线路来保障社会生产正常运行。目前我国输电线路的巡检方式为无人机辅助人工进行检测,其智能化程度较低。为提升巡检的智能化水平,以输电线路的主要缺陷:绝缘子自爆与鸟巢作为检测对象,意图探索出一种检测精度高、速度快的输电线路缺陷检测方法。所做工作如下:首先,针对巡检任务的检测精度高、速度快的要求,提出MobileNetV2网络作为YOLOv3的骨架网络
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随着国家经济的高速增长,我国需要一个运行稳定性高的输电线路来保障社会生产正常运行。目前我国输电线路的巡检方式为无人机辅助人工进行检测,其智能化程度较低。为提升巡检的智能化水平,以输电线路的主要缺陷:绝缘子自爆与鸟巢作为检测对象,意图探索出一种检测精度高、速度快的输电线路缺陷检测方法。所做工作如下:首先,针对巡检任务的检测精度高、速度快的要求,提出MobileNetV2网络作为YOLOv3的骨架网络,在保证检测精度的前提下加快网络的运行速度。为进一步加快检测速度与提高对于自爆缺陷的检测率,提出使用可分离卷积替代多尺度特征金字塔结构中的普通卷积,减少网络计算量、加网络深度来提升检测的速度与精度。其次,为分析神经网络中最优的几个边界框回归损失函数的性能,使用仿真实验模拟回归过程。实验显示,IoU(Intersection over Union)与GIoU(Generalized IoU)损失函数的收敛速度慢,存在无法收敛的问题。DIoU(Distance-IoU)损失函数在两个框中心点重合时退化成IoU-Loss,DIoU与CIoU(Complete-IoU)损失函数在两个框相距较远时存在无法收敛的问题。针对上述问题,提出在GIoU-Loss中加入两个框中心点水平方向与垂直方向的距离信息,形成新损失函数ZIoU。经过实验分析与验证,ZIoU-Loss具有非负性、正定性、对称性与满足三角形不等式,是反映两个框位置关系的度量。ZIoU-Loss的收敛速度、回归精度与鲁棒性都优于上述损失函数,提高了网络的检测率与定位精确度。最后,为增强网络的泛化性与抗干扰能力,对数据集使用数据增强技术进行扩容。分析ZIoU与IoU指标的函数图像,发现ZIoU为IoU带有损失的压缩,根据压缩映射与奥卡姆的剃刀原理提出一种改进的NMS(Non-maximum suppression)算法,去除冗余检测框,提升检测率。通过测试集验证,结果表明改进的YOLOv3网络提高了输电线路缺陷的检测率、速度与定位精度。通过公共数据集表明ZIoU-Loss与ZIoU-NMS算法提高了网络的检测率、定位精度,可应用于其他检测任务。
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