基于改进的Yolov4航拍绝缘子目标识别算法

摘要：

针对光照不均、遮挡、尺度多变等影响航拍绝缘子目标识别精度问题,提出一种改进的Yolov4航拍绝缘子目标识别算法.在原Yolov4网络结构中格外将104×104特征层加入到特征融合网络,与原网络的三个尺度特征进行级联形成四个尺度特征的检测网络,提高小目标检测精度.同时利用SPP网络对26×26、52×52、104×104三层特征进行多尺度最大池化处理,进一步提高计算效率和特征信息提取水平.此外,利用伽马变换对数据集进行校正预处理,提高图片对比度.利用K-means++、迁移学习冻结训练、余弦退火、平滑标签等方法,提高网络训练速度和识别准确性.经构建的航拍绝缘子图片数据集验证表明,与Faster-RCNN﹑SSD和基本的Yolov4算法相比,改进的Yolov4算法在准确率、召回率、调和平均和平均准确度等指标均有明显提高,尤其对小目标检测更加准确.

关键词：绝缘子、图像识别、小目标检测、特征融合

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省高等学校自然科学研究面上项目;江苏省研究生实践创新计划项目

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：73-78