基于EF-YOLO的输电线路鸟害检测技术研究

摘要：

由于鸟类监测设备需在野外环境下工作,因此最好采用轻量级网络并兼具检测精度和实时性的特点.文中根据EfficientNet-lite轻量级网络,提出一种适用于野外高压输电线路上检测鸟类的实时检测网络,即轻量级目标检测网络(EF-YOLO).网络特征提取部分借鉴EfficientNet-lite轻量级模型,预测输出部分则使用YOLO算法,采用Ciou损失函数和Diou-nms非极大值抑制策略.实验结果表明:EF-YOLO检测精度达87.60％,平均检测速度为138 f/s,在检测速度方面,文中提出的EF-YOLO优于目前主要的三种网络模型;且模型权重大小为4.01 MB,适合在输电线路边缘检测平台上进行部署,辅助驱鸟器工作.

关键词：输电线路、鸟类监测、野外环境、轻量级网络、EF-YOLO、检测模型、实时检测

所属期刊栏目：45

分类号：TN931-34

资助基金：国家自然科学基金62066025

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：94-98