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题名基于双向特征融合的输电线路异常目标检测
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作者
田云龙
申贝贝
杜永杰
刘恒源
李辉
陶冶
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机构
青岛海尔科技有限公司海尔智慧家数字化转型平台
数字家庭网络国家工程研究中心战略发展中心
青岛科技大学数据科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期3051-3058,共8页
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基金
山东省重点研发计划基金项目(重大科技创新工程)(2022ZDPT01)。
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文摘
背景复杂、目标尺度变化大、数据集不均衡等是导致输电线路异常目标误检、漏检以及检测精度低的主要原因。因此,提出一种增强特征提取网络,有效减少特征提取过程中的信息丢失,更好保留小目标特征信息。使用通道优化与空间优化模块进行双向特征融合,以适应目标的多尺度变化,减少复杂背景信息的干扰。使用均衡采样与自适应类抑制损失,提高少数类别的检测精度,解决输电线路数据不平衡的问题。在输电线路异常目标检测任务中,检测精度达到90.5%,对困难场景有较好的检测效果。
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关键词
输电线路
异常目标
目标检测
特征感知增强
双向特征融合
均衡采样
自适应类抑制损失
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Keywords
transmission line
anomaly object
object detection
feature-aware enhancement
two directions feature fusion
balanced sampling
adaptive class suppression loss
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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