基于改进生成对抗网络的无人机电力杆塔巡检图像异常检测

摘要

无人机电力线路巡检拍摄的杆塔图像背景复杂且正负样本极不均衡,严重影响了电力杆塔异常检测的准确性。该文提出一种基于压缩激活改进的快速异常检测生成对抗网络(SE-fAnoGAN),可提高复杂背景下无人机电力杆塔巡检图像异常检测的精度。首先,在f-AnoGAN编码器中引入压缩激活网络(SENet),提取图像中的显著性信息。然后,将生成对抗网络的无监督学习和二分类器的有监督学习有机结合,实现前者特征提取优势和后者判别优势的互补。在此基础上,借助基于迁移学习的优化训练策略进一步有效提升模型在大规模数据集上的泛化性能。实验结果显示,总体样本的检测准确率为95.74%,正负样本的召回率分别达到96.05%和95.36%,证明了SE-f-AnoGAN在异常检测中的有效性。