基于深度学习的架空输电线路监拍图像识别
Journal: Hydropower and Water Resources DOI: 10.12238/hwr.v9i2.6062
Abstract
为解决输电线路通道的可视化系统日抓拍图片分辨率低,图像自然环境背景复杂,图片中小目标像素占比小,信息少,线路上搭挂的小目标受天气及光照干扰大,难识别等问题。本文提出了一种基于RFBS-SRGAN(Receptive Field Block and Spectral Normalization-SRGAN)和DH-YOLOv5(Decoupled Head-YOLOv5)的深度学习架空输电线路监拍图像检测方法,该方法可以充分利用历史监拍图像数据集,通过训练学习到图像中目标物体的特征,且经过优化后的模型不仅能提高图像中目标物的识别精度,还能提高识别速度,对提高超/特高压线路可视化通道运维具有重要意义。
Keywords
RFBS-SRGAN；DH-YOLOv5；输电线路图像识别
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