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题名两阶段自适应分块输电线路螺栓缺陷检测方法
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作者
倪源松
韩军
邹小燕
胡广怡
王文帅
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机构
上海大学通信与信息工程学院
浙江华云信息科技有限公司
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第8期281-291,共11页
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基金
国家自然科学基金(62071278,62371279)。
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文摘
在电力系统中,输电线路的稳定性和可靠性至关重要,其中螺栓作为连接和固定线路主体的关键组件,对维持电力系统的稳定性起着决定性的作用。然而,在进行输电线路的巡检时,由于螺栓在巡检图像中所占的比例较小、分布不均且其特征不明显,利用视觉方法来检测这些螺栓的缺陷变得尤为困难。针对这些问题,提出了自适应分块检测方法,该方法包含两个阶段:第一阶段首先采用改进的目标密度分布图生成网络预测出包含目标大致尺寸以及分布信息的目标密度分布图,该网络是由基于参数重构和多维动态卷积技术的RepODconv卷积块组成,有效控制模型的参数量,同时增强对小尺寸目标的关注能力,接着根据该目标密度分布图采用设计的聚类分块算法得到固定尺寸且未缩放的分块区域图像;第二阶段采用结合自注意力模块的YOLOX模型对这些图像进行检测,提升网络对不同类别缺陷的鉴别能力。在无人机巡检的输电线路螺栓数据集上进行实验,所提方法对多数类别缺陷的召回率、准确率均达到70%,相比于目前先进的检测网络的实验结果,交并比(IoU)为0.5的平均精度(mAP@0.5)提升约30%,平均精度(mAP)提升约70%,特别是小目标的mAP提升约2倍。
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关键词
输电线螺栓
小目标检测
自适应分块检测
缺陷检测系统
参数重构
多维动态卷积
注意力机制
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Keywords
transmission line bolts
small target detection
adaptive block detection
defect detection system
parameter refactoring
multi-dimensional dynamic convolution
attention mechanisms
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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