基于改进的Deeplabv3+的红外航拍图像架空导线识别算法

摘要：

随着国家电网规模的不断扩大,架空导线作为电力系统的重要组成,对它的定期巡检变得极其重要,同时,随着低空飞行领域的开放,为了保证国家电网的正常运行及低空飞行的安全,架空导线的识别也变得极其重要.文中提出了一种使用Deeplabv3+语义分割网络模型对红外航拍图像架空导线进行识别的方法,并且针对红外架空导线图像目标的特征对该算法进行了改进.首先在原Deeplabv3+算法的特征提取主干网络ResNet50中加入注意力机制,使网络突出导线目标所在区域的特征,更加关注导线目标所在的位置,进而弱化背景等非主要区域的特征.然后对Deeplabv3+的编码器部分进行改进,在ResNet50模型中加入特征金字塔网络,可以将浅层和深层的特征进行融合,增强网络对不同大小目标属性的识别能力,及导线这种小目标的检测能力,进而提高网络的整体识别效果.实验结果表明:改进后的算法检测性能良好,均像素精度为93.52％,平均交并比为87.83％.

关键词：Deeplabv3+、特征金字塔、架空导线、注意力机制、ResNet50

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61705178

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：173-181