计算机工程

作者：宋万潼, 李冰锋, 费树岷

单位：1. 河南理工大学 电气工程与自动化学院, 河南 焦作 454000;2. 东南大学 自动化学院, 南京 210096

关键词：先验知识,绝缘子检测,K均值聚类,注意力机制,候选框,中心损失

基金：河南省高等学校重点科研项目（16B120001）；河南理工大学博士基金（722103，722001，722208）。

在架空输电线路中对带电状态的绝缘子进行检测和故障定位，对保证电网可靠运行具有重大意义。基于无人机平台提出一种复杂背景条件下的绝缘子检测算法。在检测算法的特征提取层引入注意力机制模块以获取更多的绝缘子特征信息，同时利用航拍图像中绝缘子的先验知识，结合K均值聚类算法改进目标候选框的生成模式。在此基础上，通过将中心损失引入绝缘子检测目标函数以增强训练过程中绝缘子类内特征的内聚性。实验结果表明，相对Faster R-CNN检测算法，在绝缘子检测数据集上Faster R-CNN改进算法检测精度提高4%以上。

来源：2021年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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