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高强,廉启旺.航拍图像中绝缘子目标检测的研究[J].电测与仪表,2019,56(5):119-123.
gaoqiang,lianqiwang.Research on target detection of insulator in aerial image[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(5):119-123.
航拍图像中绝缘子目标检测的研究
Research on target detection of insulator in aerial image
DOI:
中文关键词:  YOLOv3  目标检测  分解  聚合
英文关键词:YOLOv3, Target  detection, Decomposition, Aggregation
基金项目:
     
作者中文名作者英文名单位
高强gaoqiang华北电力大学
廉启旺lianqiwang华北电力大学电气与电子工程学院
摘要点击次数: 1863
中文摘要:
      本文使用人工智能领域最新的YOLOv3深度网络模型,针对航拍图像中绝缘子检测及定义的准确性问题进行研究,提出了一种基于YOLOv3的分解聚合算法。为解决在绝缘子检测实验中出现的目标的错检、漏检等问题,将实际目标分解成多个连续且存在交集的可变型部件,并对其进行检测识别。在保证子目标检测精度与速度的前提下,利用各部件之间相交区域的特征信息及含义,对隶属于原目标的各部件进行聚合并重新定义,使检测到的目标定义更准确。由于人群等群体性目标中包含的可变因素过多,原模型算法无法准确定义,本文提出的改进方法则可以根据必需部件对其进行识别检测,同时为单独出现的子目标找出它所隶属的整体,通过多级标签对其进行更深刻意义上的特征描述。以COCO数据集为例,对比算法改进前后的检测效果。实验结果表明,该方法显著提高了目标检测的准确性,解决了漏检、错检等问题。
英文摘要:
      In this paper, the latest YOLOv3 deep network model in the field of artificial intelligence is used to study the accuracy of insulator detection and definition in aerial photography images,proposing a decomposition and aggregation algorithm based on YOLOv3 .In order to solve the problems of error detection and leakage detection of targets in insulator testing,the actual target is decomposed into several continuous and intersecting variable parts, which are detected and identified.In guarantee under the premise of target detection accuracy and speed, using the feature information and the meaning of the intersection zone between parts, parts of belonging to the original target aggregate and redefined, to detect the target definition is more accurate.The original model algorithm cannot be defined accurately because there are too many variables in the group target such as crowd,this paper puts forward the improved method can be according to the necessary components to identify detection, appear as separate sub targets at the same time find out the whole, it belongs with multistage label on the deeper sense of the character description.Take COCO data set as an example to compare the detection effect before and after the improvement of the algorithm. The experimental results show that this method can improve the accuracy of target detection and solve the problems of missed detection and wrong detection.
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