基于深度学习的航拍图片中绝缘子串轮廓提取方法

摘要

本文针对高压输电线路中绝缘子串航拍图像无法精确且快速检测的问题,基于深度学习提出一种深度特征融合的yolov5-segnet绝缘子串轮廓提取方法。首先对yolov5算法结构的pooling层进行改进,其次在yolov5目标检测算法的基础上添加语义分割分支,同时在语义分割部分进行多尺度特征融合并引入注意力机制,然后使用Focal loss损失函数替代语义分割中的交叉熵损失函数。实验结果表明,该方法能够快速且完整的提取绝缘子串轮廓,且改进的损失函数可优化网络训练的损失值以提升检测精度。