基于两阶段深度网络的输电线路异常目标检测方法

作者：李辉^*; 董燕; 刘祥; 王涵; 徐凌伟

来源：控制与决策, 2022, 37(07): 1873-1882.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2020.1840

• 输电线路
• 异常目标
• 深度学习
• 目标检测
• 多尺度特征
• 全局特征增强

输电线路的异常目标检测对提高输电系统的安全性、可靠性、稳定性起到十分重要的作用,而已有目标检测并未针对线路异常目标的尺度变化大、小目标多、光线暗、部分遮挡等问题进行有效设计,导致识别速度慢、易受环境干扰、误报漏报频发等.针对上述问题,采用两阶段深度网络,利用特征金字塔网络(FPN)提取多尺度特征,使主干网更好地适应目标多尺度变化,并通过全局网络进行特征增强,获得更清晰、更具有代表性的多尺度目标特征.在区域选择网络(RPN)中提出特征指导的候选框生成网络,能够生成稀疏且形状任意的锚,产生更紧密的掩模包围框.在检测阶段,采用多任务损失函数提升网络的预测精度和泛化能力,提高异常目标的检测性能.在MS COCO数据集上进行消融实验和性能对比,验证所提出方法的有效性和先进性,在输电线路数据集上异常目标检测精度达到77%,优于主流深度学习的目标检测方法.

• 单位
  青岛科技大学