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黄玲,赵锴,李继东,冯浩,王彦卿,马必焕.基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子检测模型[J].电测与仪表,2021,58(4):37-43.
Huang Lin,Zhao Kai,Li Jidong,Feng Hao,Wang Yanqing,Ma Bihuan.Insulator detection model based on feature Pyramid and multi-task learning[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(4):37-43.
基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子检测模型
Insulator detection model based on feature Pyramid and multi-task learning
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.04.006
中文关键词:  绝缘子检测  图像分割  特征融合  特征金字塔  多任务学习
英文关键词:insulator detection, image segmentation  feature fusion, feature pyramid, multi-task learning
基金项目:国家电网有限公司科技项目:基于机器视觉的配电网施工工序智能管控关键技术研发(52020518005F);
                 
作者中文名作者英文名单位
黄玲Huang Lin国家电网北京电力公司丰台供电局
赵锴Zhao Kai国家电网北京电力公司丰台供电局
李继东Li Jidong国家电网北京电力公司丰台供电局
冯浩Feng Hao国家电网北京电力公司丰台供电局;国家电网北京电力公司丰台供电局;浙江大学电气工程学院
王彦卿Wang Yanqing国家电网北京电力公司丰台供电局;国家电网北京电力公司丰台供电局;浙江大学电气工程学院
马必焕Ma Bihuan浙江大学电气工程学院
摘要点击次数: 1466
中文摘要:
      作为输电线路巡检中的关键技术,绝缘子的高效检测在维护输电系统安全稳定运行中发挥着重要作用。针对现有方法存在的易丢失目标位置信息,对于复杂背景下的绝缘子检测精度低等缺点,提出一种基于特征金字塔和多任务学习的绝缘子检测方法:通过融合高、低维度特征信息来构筑特征金字塔,避免目标位置等细节信息的丢失,实现复杂背景中绝缘子的高效检测;引入多任务学习算法,进一步提升模型的泛化能力,提升绝缘子检测精度。利用无人机航拍所得的绝缘子实际图像进行实验,结果表明所提方法可将绝缘子检测精度提升至95.3%,具备较高的工程应用价值。
英文摘要:
      As the key technology of transmission line inspection, insulator detection plays an important role in maintaining the safe and stable operation of transmission system. In order to overcome the shortcomings of existing methods, such as easily losing target location information and low precision of insulator detection in complex background, an insulator detection method based on feature pyramid and multi-task learning is proposed, which combines high and low dimension feature information to construct feature pyramid and avoid the loss of detail information such as target location and realize efficient detection of insulators in complex background. The experimental results show that the proposed method can improve the detection accuracy of insulators to 95.3%, and has high engineering application value.
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