基于Cascade R-CNN算法的输电线路小目标缺陷检测方法

作者：吴军; 白梁军; 董晓虎; 潘尚智; 金哲; 范亮; 程绳

来源：电网与清洁能源, 2022, 38(04): 19-27+36.

• Cascade R-CNN网络
• 输电线路
• 缺陷检测
• 卷积神经网络

输电线路无人机航拍图像缺陷识别是维护线路安全运行的重要巡检手段，但目前的识别算法对于销钉、螺母等小目标缺陷存在识别精确度低、易漏判等问题。将Cascade RCNN算法应用于输电线路缺陷检测中，利用ResNet101网络进行特性提取，增强的网络的特征提取能力，并利用多层级联检测器对输电线路小目标进行判别和分类。基于无人机航拍图像数据集进行实验，实验结果表明，相比于Yolov3检测器和Lighthead R-CNN检测器，Cascade R-CNN算法提高了小目标缺陷检测中的召回率和精确度。

• 单位
  自动化学院; 武汉大学; 广州中科智巡科技有限公司