典型文献
改进YOLOv3的输电线路异物检测方法
文献摘要：
输电线路因所处环境复杂,极易附着异物,若不及时发现和清理将会对输电线路安全运行造成严重影响.针对输电线路图像巡检中的异物检测精度不高的问题,提出改进YOLOv3的输电线路异物检测方法(YOLOv3-RepVGG).该方法基于YOLOv3目标检测网络并对其改进,首先采用RepVGG模块替换骨干网络Darknet-53的残差单元,同时加倍模块数量来提高网络对图像特征的提取能力;其次通过增加网络的多尺度检测框提升检测精度,采用CIOU损失函数来一步优化网络模型.实验结果表明,提出的YOLOv3-RepVGG方法与YOLOv3相比,输电线路异物检测mAP提高了 9.8％,其中精确率提高19.5％,召回率提高1.2％;与目标检测SSD,Faster R-CNN网络相比,YOLOv3-RepVGG在性能上也具有一定优越性.
文献关键词：
YOLOv3;输电线路;RepVGG;异物检测
中图分类号：
作者姓名：
张红民;周豪;李顺远;李萍萍
作者机构：
重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054
文献出处：
引用格式：
[1]张红民;周豪;李顺远;李萍萍-.改进YOLOv3的输电线路异物检测方法)[J].激光杂志,2022(05):82-87
A类：
B类：
YOLOv3,输电线路,异物检测,环境复杂,线路安全,线路图,巡检,检测精度,RepVGG,目标检测网络,换骨,骨干网络,Darknet,残差单元,加倍,图像特征,特征的提取,多尺度检测,CIOU,损失函数,mAP,精确率,召回率,SSD,Faster
AB值：
0.290281
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