多尺度訓(xùn)練 文章 進(jìn)入多尺度訓(xùn)練技術(shù)社區(qū)

基于改進(jìn)Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究

• 針對已有目標(biāo)檢測算法對巡檢圖像中絕緣子部分遮擋、檢測難度大以及精確度低這一問題，提出一種基于改進(jìn)Faster RCNN的巡檢圖像絕緣子檢測目標(biāo)檢測算法。首先在Faster RCNN原始模型上微調(diào)RPN候選區(qū)域比例，增加anchor數(shù)量；其次用深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16網(wǎng)絡(luò)；最后采用多尺度訓(xùn)練來訓(xùn)練模型，對測試樣本進(jìn)行檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后Faster RCNN算法能夠提高絕緣子的檢測精度以及降低漏檢率，相比原始模型精確度提高了4.88%，能夠更準(zhǔn)確的檢
• 關(guān)鍵字： 絕緣子  目標(biāo)檢測  多尺度訓(xùn)練  深度殘差網(wǎng)絡(luò)  電力巡檢  202110