一种基于深度学习模型的无人机巡检输电线路山火检测方法

作者：薛倩楠; 王剑; 刘涛; 闫希颖

来源：电子技术应用, 2023, 49(10): 46-52.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.233863

• 输电线路巡检
• 山火识别
• 神经网络
• 目标检测
• YOLOX

输电巡检图像的背景复杂，目标检测易受干扰，基于YOLOX神经网络模型，提出一种输电线路山火检测方法。首先采用YOLOX的主干特征提取网络框架，并将其中多尺度特征提取模块的常规卷积替换为可变形卷积；其次在加强特征提取阶段增加了通道注意力和空间注意力模块的融合，能够自适应火焰的外形多变特点，更加有效地提取到山火特征，从而提高目标检测的准确率。经实验验证，所提方法能够较为准确地检测到山火，满足日常巡检的需求。