基于改进Faster RCNN模型的输电线缺陷检测方法

作者：蔡文彪; 李永锋; 吴怀诚; 张嘉杨; 董云鹏

来源：信息技术, 2023, 47(01): 148-153.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2023.01.027

• 电力巡检
• 缺陷检测
• 多尺度特征提取
• K-均值聚类
• ROIAlign

针对目标尺度差异大和小尺度目标条件下输电线缺陷检测效果不佳的问题，提出一种改进Faster RCNN模型的输电线缺陷检测方法。利用多尺度特征提取区域建议网络，基于K-均值聚类生成适合于输电线缺陷目标的锚框集，使用ROIAlign操作实现特征映射。通过在包含绝缘子、防振锤、销钉和鸟巢4类缺陷图像的自建数据集上测试表明，该方法有效提升了不同尺度目标以及小尺度目标的缺陷检测性能，平均准确率均值达到95.57%。