基于DBSCAN-FPN的输电线路螺栓缺销检测方法

摘要

螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容.针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法.首先,利用FPN模型定位螺栓缺销目标区域,同时基于DBSCAN聚类算法对具有相同形态结构的区域进行聚类;然后,改进FPN模型:基于螺栓先验知识,利用卷积网络实现自底向上的特征提取,采用双线性插值方法将特征的高层语义信息自顶向下地传递到各个层级,通过卷积滤波方法横向加强高层语义特征与高分辨率特征的融合信息,获得更优化的螺栓缺销特征表达;利用改进FPN模型实现螺栓缺销的初步检测;最后,采用DBSCAN聚类算法对初步检测结果进行误检甄别,实现了螺栓缺销的精确检测.实验结果表明,DBSCAN-FPN在自建数据集上的检测精度达到76.23％,检测效果优于FPN、R-FCN和Faster R-CNN.所提方法可以有效提高螺栓缺销检测精度,对输电线路运维有实际意义.