基于EF-YOLO的输电线路鸟害检测技术研究

作者：何俊^*; 蒋昌辉; 李倡洪; 刘鹏; 聂勇

来源：现代电子技术, 2022, 45(10): 94-98.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.10.018

• 输电线路
• 鸟类监测
• 野外环境
• 轻量级网络
• EF-YOLO
• 检测模型
• 实时检测

由于鸟类监测设备需在野外环境下工作，因此最好采用轻量级网络并兼具检测精度和实时性的特点。文中根据EfficientNet-lite轻量级网络，提出一种适用于野外高压输电线路上检测鸟类的实时检测网络，即轻量级目标检测网络（EFYOLO）。网络特征提取部分借鉴EfficientNet-lite轻量级模型，预测输出部分则使用YOLO算法，采用Ciou损失函数和Diounms非极大值抑制策略。实验结果表明：EF-YOLO检测精度达87.60%，平均检测速度为138 f/s，在检测速度方面，文中提出的EF-YOLO优于目前主要的三种网络模型；且模型权重大小为4.01 MB，适合在输电线路边缘检测平台上进行部署，辅助驱鸟器工作。

• 单位
  南昌大学信息工程学院