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基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法
被引量：
1
1
作者
赵文清
贾梦颖
+1 位作者
翟永杰
赵振兵
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期92-100,共9页
针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块;在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上,新增一条...
针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块;在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上,新增一条“自顶向下”的特征信息传递路径,跨越临近的同尺度特征层,与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合;将Head部分设置为解耦检测头,将对螺栓检测的分类任务与定位任务分开进行。改进后的YOLOv5s算法增强了对螺栓特征信息的学习能力。使用本方法在螺栓缺销数据集上实验,精确率提升了2.3%,召回率提升了3.4%,平均精度提升了3.1%,检测速度达到了41.1帧/秒,表明改进后的方法能提升输电线路螺栓缺销的检测能力,在智能巡检中具有一定的应用价值。
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关键词
巡检图像
故障检测
螺栓缺销
YOLOv5s
Coordinate
Attention
特征融合
解耦检测头
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职称材料
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
1
2
作者
赵振兵
马迪雅
+3 位作者
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期3319-3326,共8页
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入...
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入卷积块注意模块(CBAM),抑制无用的背景特征,提取螺栓精细特征,提高螺栓的检测能力。针对弱监督检测中缺销螺栓的检测精度远低于正常螺栓及不平衡性问题,提出自适应加权损失函数(SAW),动态调节模型对不同类别样本的学习程度,均衡不同类别之间的检测精度,并定义了平均类间检测精度差(ADPD)来评价不平衡性。构建的自适应加权损失函数可以提升缺销螺栓的检测精度,对正常螺栓和缺销螺栓的检测精度有一定的均衡能力,定义的ADPD可以评价模型检测性能的平衡度。在自建数据集V1上的实验结果表明:改进方法的平均准确率均值(mAP)提高了19.7%,ADPD值降低了21.8,在mAP和ADPD双重指标评估下的模型表现出了更好的缺销螺栓检测能力。
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关键词
缺
销
螺栓
检测
弱监督
平均类间检测精度差
自适应加权损失函数
深度学习
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职称材料
基于改进PCL模型的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
2
3
作者
赵振兵
丁洁涛
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第23期10169-10178,共10页
销子缺失是输电线路中常见的螺栓缺陷,及时检测出缺销螺栓对输电线路的安全运行至关重要。基于全监督检测模型的螺栓缺陷检测需要目标级标注,目标级标注会消耗大量的人力物力,为减少这种消耗,提出一种基于改进PCL(proposal cluster lear...
销子缺失是输电线路中常见的螺栓缺陷,及时检测出缺销螺栓对输电线路的安全运行至关重要。基于全监督检测模型的螺栓缺陷检测需要目标级标注,目标级标注会消耗大量的人力物力,为减少这种消耗,提出一种基于改进PCL(proposal cluster learning)模型的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法,仅利用图像级标注实现缺销螺栓检测。引入通道注意力机制,生成加权特征图,突出目标区域特征,有效地挖掘出螺栓的位置信息;采用加权交叉熵损失函数,控制正负样本对损失值的贡献,增大困难样本的损失比重,提高模型对螺栓目标的关注程度和识别能力;融合全监督的多任务学习思想,使模型能随着迭代次数的增加修正预先得到的边界框。实验结果表明,在测试集上,相比于基础模型,改进后的模型缺销螺栓的AP(average precision)值提升了25.6%,mAP(mean average precision)值提升了25.4%,最终验证了本文方法的鲁棒性。
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关键词
缺
销
螺栓
检测
弱监督
注意力机制
样本平衡
多任务学习
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法
被引量：
1
1
作者
赵文清
贾梦颖
翟永杰
赵振兵
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学电气与电子工程学院
复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期92-100,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61871182)
河北省自然科学基金资助项目(F2021502013)
中央高校基本科研业务费面上项目(2020MS153,2021PT018).
文摘
针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块;在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上,新增一条“自顶向下”的特征信息传递路径,跨越临近的同尺度特征层,与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合;将Head部分设置为解耦检测头,将对螺栓检测的分类任务与定位任务分开进行。改进后的YOLOv5s算法增强了对螺栓特征信息的学习能力。使用本方法在螺栓缺销数据集上实验,精确率提升了2.3%,召回率提升了3.4%,平均精度提升了3.1%,检测速度达到了41.1帧/秒,表明改进后的方法能提升输电线路螺栓缺销的检测能力,在智能巡检中具有一定的应用价值。
关键词
巡检图像
故障检测
螺栓缺销
YOLOv5s
Coordinate
Attention
特征融合
解耦检测头
Keywords
patrol image
fault detection
pin-losing-bolts
YOLOv5s
Coordinate Attention
feature fusion
decoupled head
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
1
2
作者
赵振兵
马迪雅
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室
华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
河北远东通信系统工程有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期3319-3326,共8页
基金
国家自然科学基金(61871182,U21A20486)
河北省自然科学基金(F2020502009,F2021502008,F2021502013)。
文摘
螺栓作为输电线路中不可或缺的紧固件,其缺销必然会引起重大的安全隐患。针对螺栓目标较小、标注难度大的问题,提出了一种基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法。该方法通过图像级标注信息即可定位到螺栓目标。在主网络中引入卷积块注意模块(CBAM),抑制无用的背景特征,提取螺栓精细特征,提高螺栓的检测能力。针对弱监督检测中缺销螺栓的检测精度远低于正常螺栓及不平衡性问题,提出自适应加权损失函数(SAW),动态调节模型对不同类别样本的学习程度,均衡不同类别之间的检测精度,并定义了平均类间检测精度差(ADPD)来评价不平衡性。构建的自适应加权损失函数可以提升缺销螺栓的检测精度,对正常螺栓和缺销螺栓的检测精度有一定的均衡能力,定义的ADPD可以评价模型检测性能的平衡度。在自建数据集V1上的实验结果表明:改进方法的平均准确率均值(mAP)提高了19.7%,ADPD值降低了21.8,在mAP和ADPD双重指标评估下的模型表现出了更好的缺销螺栓检测能力。
关键词
缺
销
螺栓
检测
弱监督
平均类间检测精度差
自适应加权损失函数
深度学习
Keywords
pin-missing bolt detection
weak supervision
average detection precision difference among classes
self-adaptation weighted loss function
deep learning
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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职称材料
题名
基于改进PCL模型的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
被引量：
2
3
作者
赵振兵
丁洁涛
机构
华北电力大学电子与通信工程系
华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室
华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第23期10169-10178,共10页
基金
国家自然科学基金(61871182)
河北省自然科学基金(F2020502009)。
文摘
销子缺失是输电线路中常见的螺栓缺陷,及时检测出缺销螺栓对输电线路的安全运行至关重要。基于全监督检测模型的螺栓缺陷检测需要目标级标注,目标级标注会消耗大量的人力物力,为减少这种消耗,提出一种基于改进PCL(proposal cluster learning)模型的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法,仅利用图像级标注实现缺销螺栓检测。引入通道注意力机制,生成加权特征图,突出目标区域特征,有效地挖掘出螺栓的位置信息;采用加权交叉熵损失函数,控制正负样本对损失值的贡献,增大困难样本的损失比重,提高模型对螺栓目标的关注程度和识别能力;融合全监督的多任务学习思想,使模型能随着迭代次数的增加修正预先得到的边界框。实验结果表明,在测试集上,相比于基础模型,改进后的模型缺销螺栓的AP(average precision)值提升了25.6%,mAP(mean average precision)值提升了25.4%,最终验证了本文方法的鲁棒性。
关键词
缺
销
螺栓
检测
弱监督
注意力机制
样本平衡
多任务学习
Keywords
pin-missing bolt detection
weak supervision
attention mechanism
sample balance
multi-task learning
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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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法
赵文清
贾梦颖
翟永杰
赵振兵
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SAW-PCL的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
赵振兵
马迪雅
丁洁涛
翟永杰
赵文清
张珂
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进PCL模型的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法
赵振兵
丁洁涛
《科学技术与工程》
北大核心
2022
2
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