科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对目前复杂背景下绝缘子缺陷小目标检测准确率低的问题，提出一种深度学习框架下的EfficientNet-YOLOv5s神经网络检测算法，首先通过无人机航拍输电线路中含有各类绝缘子的图像，并通过图像增强技术丰富图像数据集，然后用EfficientNet网络替换YOLOv5s主干网络，用改进的网络对标注的绝缘子数据集进行训练和测试，最后对模型的损失函数和非极大值抑制算法加以改进，进一步解决绝缘子目标重叠导致的漏检问题。实验结果表明，改进的网络平均精度达到98.5%,满足输电线路中绝缘子缺陷检测要求。
-
单位电子工程学院; 湖北工业大学
