-
题名基于集成YOLOv5算法的输电线路杆塔目标检测
被引量：4
- 1
-
-
作者
苏晓
张明晖
陈峻宇
丁争
许华栋
白万崧
-
机构
国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
-
出处
《农村电气化》
2023年第5期33-39,共7页
-
基金
国网江苏省电力有限公司科技项目“基于空间数据与人工智能的输电线路通道运维关键技术及应用研究”(J2021169)。
-
文摘
杆塔是输电线路中的重要组成设施,其安全直接影响电网电力输送的安全稳定。根据遥感影像中杆塔小目标识别精度低等问题,研究基于YOLOv5s和YOLOv5x算法进行集成建模,并加入加权框融合(weighted boxes fusion,WBF)推理机制,借助高分辨率遥感杆塔影像数据集进行模型训练测试,并对数据集做测试时增强(test-time augmentation,TTA)。实验结果显示:与单模型识别结果相比较,集成YOLOv5模型识别精确度、召回率、mAP@.5显著提升,分别达到0.952、0.944、0.929;并且在一些复杂背景、不同光照环境和不同天气条件下模型都具有良好的识别效果,具有较强的鲁棒性。
-
关键词
目标检测
遥感
输电线路杆塔
YOLOv5
-
Keywords
target detection
remote sensing
transmission line towers
YOLOv5
-
分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
