基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法

摘要

针对输电线路异物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOv4(you only look once的第4个版本)的输电线路异物检测算法.首先,对YOLOv4的特征金字塔池化模块进行改进,以在背景干扰的情况下保留更多目标信息、减少最大池化导致的目标信息丢失;其次,对原有的BCE(binary cross entropy)损失函数进行优化,得到GBCE(gradient-boosting binary cross entropy)损失函数,以提升算法区分相似目标的能力;最后,在数据集上使用多种算法进行对比实验.实验结果表明:相对于其他3种算法,基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法具有更好的综合性能.