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摘要
绝缘子是输电线路上的重要部件之一，利用无人机巡检准确的检测出绝缘子及其缺陷是保障电力安全输送的重要手段。针对目前主流目标检测网络处理高分辨率图像时直接缩放原图带来目标的细节信息丢失或者将原图切块再检测导致目标丢失整体信息的问题，在残差网络(ResNet 50)的基础上设计了一个双分支结构的主干网络(RC Net)同时兼顾绝缘子的位置信息和细节信息，能减少目标上下文信息和局部信息的丢失。同时引入可变形卷积替换部分常规卷积来改变采样点，使采样点能更贴合目标本身的几何形状，提高网络的特征表达能力，并根据绝缘子本身的大小和形状重新设计锚框的参数，使锚框更适合目标本身的尺度，边框回归更精确。在扩增的中国输电线路绝缘子数据集(CPLID)进行实验，结果表明，本文提出的算法的平均精度达到88.3%,相比于目前主流的检测算法在高分辨率图像背景下具有更好的检测效果。
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