基于CornerNet-Lite的输电塔与绝缘子目标识别与检测
Journal of Zhejiang Wanli University（2020）
Abstract
输电线路,特别是输电塔与绝缘子,在恶劣天气下易发生故障,从而影响整条线路安全使用.传统的人工巡检危险系数高、效率低,目前多采用无人机进行航拍巡检,但是其准确性与时效性仍有待提高.针对航拍巡检存在的问题,文章提出了一种基于CornerNet-Lite的输电塔与绝缘子目标识别与检测的方法.该方法采用CornerNet-Lite的网络架构,可有效提高检测的准确性.同时,文章收集大量相关实际图像建立专用数据库,进行检测模型的训练和测试.实验表明该方法检测精度为94.4％、检测速度为30毫秒/帧,并且该模型在恶劣天气测试图像检测中,具有较好的效果,表现出较强的鲁棒性.
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