典型文献
基于YOLO目标检测算法的输电线路检测
文献摘要：
输电线路是电网的重要组成部分,确保输电线路安全是保障电力系统稳定运行的重要措施.文章提出一种基于YOLO(you only Look once)算法的输电线路检测模型,用以对无人机等可见光拍摄图像中的输电线路进行物体检测.输电线路的识别检测任务一直是目标检测任务的难题,针对输电线路细长物理结构的特点,对微型目标检测YOLO模型进行改进,设计了对细长物理结构的高长宽比预测锚(anchor),对特征提取网络Darknet进行精简,在保持模型性能和检测精度的基础上对其进行轻量化处理,设计一种可通过单GPU(graphics processing unit)训练的轻量级模型并通过实验与原始YOLO模型、Faster R-CNN以及SSD在测试集上进行性能对比.实验结果表明,轻量级YOLO模型在测试集上检测精度达到83.04％,说明预测锚结构和精简后的网络模型对于输电线路检测是有效的.
文献关键词：
输电线路;物体检测;目标检测算法;检测模型
中图分类号：
作者姓名：
杨利波;杨嘉妮;贺学敏
作者机构：
国网湖南省电力有限公司输电检修分公司,湖南衡阳 421000;智能带电作业技术及装备(机器人)湖南省重点实验室, 湖南衡阳 421000;带电巡检与智能作业技术国网公司实验室,湖南衡阳 421000
文献出处：
引用格式：
[1]杨利波;杨嘉妮;贺学敏-.基于YOLO目标检测算法的输电线路检测)[J].电力信息与通信技术,2022(08):99-105
A类：
B类：
YOLO,目标检测算法,输电线路,线路检测,线路安全,电力系统稳定,you,only,Look,once,检测模型,可见光,物体检测,识别检测,细长,长物,物理结构,高长宽比,anchor,特征提取网络,Darknet,精简,模型性能,检测精度,轻量化处理,GPU,graphics,processing,unit,轻量级模型,Faster,SSD,测试集,性能对比
AB值：
0.320631
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