一种改进的YOLO目标检测方法在电缆设备异常状态识别中的应用

作者：周自强; 陈强; 马必焕; 齐冬莲

来源：电测与仪表, 2020, 57(02): 14-20.

DOI：10.19753/j.issn1001-1390.2020.002.003

• 电缆设备状态识别
• YOLO
• 批量归一化
• RPN网络

针对地下隧道电缆设备异常状态识别中目标设备较为单一、异常状态相对简单、综合识别速率和准确率较低的问题,文章提出一种改进的YOLO目标检测架构,对电缆设备进行定位和异常状态识别。首先,采用图像缩放方法调整图像尺寸为448×448,再利用卷积神经网络对特征进行提取,其中每一层采用批量归一化方法规范模型,最后通过RPN网络预测目标边界框。采用珠海地下电缆隧道中的图像数据进行仿真实验,并与YOLO和Faster RCNN算法进行对比,实验结果验证了所提出方法的有效性,且算法识别准确率较高、鲁棒性好,可有效应用于地下电缆隧道的巡检机器人系统中。

• 单位
  浙江大学