融合多层卷积特征的绝缘子目标检测

摘要

提出了一种基于多层卷积特征融合的Faster R-CNN绝缘子检测算法,首先对卷积神经网络中包含更多目标细节信息的浅层特征图与特征信息更加明显的深层特征图进行融合,提高算法对目标特征的提取能力;然后根据绝缘子的形状特点改进锚框的比例,减小锚框尺寸,提升对小尺度绝缘子的检测能力,并在训练过程中加入多尺度训练,降低不同尺度绝缘子对识别率的影响。结果表明,在检测速度基本不变的情况下,所提出的算法平均精度均值(mAP)可达93.6%,比原始算法Faster R-CNN高出6.8%,对多尺度绝缘子的识别性能更优。