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摘要
为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度，提出了一种轻量级FastUnet网络电力线检测方法。它以Unet语义分割网络为基础，添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合。设计深度可分离残差卷积运算，增加了网络深度且进一步减少了网络参数量。使用多损失函数训练Fast-Unet网络，缓解图像中前景与背景类别分布极度不平衡的问题。实验结果表明，相较于Unet算法，模型参数量大幅减少，运算速度明显提升。Fast-Unet满足了实际应用需求，且模型参数体积得到了有效压缩，更容易部署于各种嵌入式系统，对于提高直升机与无人机的低空飞行安全有一定的现实意义。
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单位四川轻化工大学
