典型文献
改进RetinaNet的绝缘子精确定位研究
文献摘要：
接触网图像中绝缘子部件的自动精确定位是绝缘子故障检测的基础,绝缘子在接触网图像中存在倾角,采用水平框进行检测难以精确契合目标.针对此问题,提出一种改进RetinaNet的绝缘子精确定位方法.首先利用高效Ghost模块代替原特征提取网络中的卷积操作获得多尺度特征图,减少模型计算量;其次将注意力机制嵌入网络中,抑制次要特征对目标检测的影响;然后引入旋转框作为模型的预测框实现绝缘子精确定位,降低冗余背景噪声的干扰;最后重新定义训练过程中的正负样本,解决了添加旋转框导致学习错误样本的问题.实验结果表明,该方法可以精确地定位绝缘子,抑制冗余背景信息,与原算法相比检测精度提高2.8％,检测速度为25.6 FPS,参数量减少42.8％,具有良好的检测性能.
文献关键词：
绝缘子;图像处理;目标检测;RetinaNet;旋转框
中图分类号：
作者姓名：
李荣铎;王国志;陶祝同
作者机构：
西南交通大学机械工程学院 成都 610031
文献出处：
引用格式：
[1]李荣铎;王国志;陶祝同-.改进RetinaNet的绝缘子精确定位研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(12):237-243
A类：
B类：
RetinaNet,精确定位,定位研究,接触网,子部,绝缘子故障检测,定位方法,Ghost,特征提取网络,卷积操作,多尺度特征图,计算量,注意力机制,机制嵌入,入网,目标检测,旋转框,低冗余,背景噪声,重新定义,训练过程,正负样本,学习错误,背景信息,检测精度,检测速度,FPS,参数量,检测性能
AB值：
0.369117
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