轻量化航拍图像电力线语义分割

摘要：

目的 电力线在航拍图像中的提取是智能巡检的重要研究内容,基于深度学习的图像语义分割模型在此领域的应用已有较好的效果.然而,图像训练集容量较小和预训练模型计算量过大是两个待解决的问题.方法 首先使用生成对抗网络模型结合圆锥曲线和色相扰动进行数据集增强,对3种不同的损失函数以及两个色彩空间所训练的U-Net网络模型进行对比,给出最优组合.然后提出了一种联合一阶泰勒展开和输出通道2范数的显著度指标,对上述完整模型使用改进的通道级参数正则化方法来稀疏化模型权重,并对稀疏模型进行网络剪枝和重训练以降低模型的计算量.最后,在判决阈值的选择上,使用自适应阈值替代固定值法以增强对亮度变化的鲁棒性.结果 实验结果表明,提出的灰度输入轻量化模型IoU(intersection-over-union)指标为0.459,但其参数量和计算量相当于IoU指标为0.573的可见光完整模型的0.03％和3.05％,且自适应阈值法在合适的光照变化范围内能达到该条件下最优阈值的相似结果.结论 验证了不同数据集增强方法、损失函数、输入色彩空间组合对模型收敛性能、训练速度和过拟合程度的影响,给出了各色彩空间内的最佳组合.同时,采用网络剪枝的方式极大降低了电力线语义分割网络的参数量和运算量,对网络模型的落地部署有积极的作用.

关键词：智能巡检;图像语义分割;稀疏正则化;网络剪枝;生成对抗网络(GAN)

所属期刊栏目：26

分类号：TN911.73

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2605-2618