基于新型编解码网络的复杂背景航拍图像输电线识别

作者：李运堂; 詹叶君; 王鹏峰; 黄永勇; 李孝禄; 陈源

来源：传感技术学报, 2022, 35(08): 1057-1064.

• 输电线识别
• 深度学习
• 语义分割
• MobileNetV3
• 编解码网络

针对常规图像处理和现有语义分割方法从航拍图像中识别输电线速度慢、准确率低等问题，构建了新型高效的输电线识别编解码网络。为减少模型参数，提高计算效率，采用轻量级MobileNetV3作为编码器主干特征提取网络，并在浅层引出快捷链路与深层进行堆叠；通过金字塔池化模块(PSP)和深度可分离卷积构建解码器提高输电线多尺度特征复用能力并实现网络轻量化；采用跳跃连接结构级联编码器和解码器从而融合浅层和深层多尺度特征信息；利用迁移学习加快网络训练收敛速度并识别出输电线。实验结果表明，新型编解码网络能准确快速地识别出复杂背景下的输电线，MPA、MIOU和FPS分别达到了94.37%、86.95%和31 frame/s,识别精度和速度均优于UNet网络和PSPNet网络。

• 单位
  中国计量大学现代科技学院; 中国计量大学; 机电工程学院