改进Faster R-CNN提升输电线穿刺线夹及螺栓检测精度至92.4%

本文主要探讨了在电力传输线路上针对穿刺线夹和螺栓的检测问题，这些部件由于受到光照、遮挡、环境背景以及拍摄角度等多种因素的影响，传统的检测方法可能面临挑战。研究者提出了一种改进的Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）算法来解决这一问题。Faster R-CNN是一种广泛应用于目标检测领域的深度学习模型，它结合了区域提议网络(RPN)和Fast R-CNN的优点，能够快速定位和识别目标物体。 首先，为了增强训练数据的多样性，研究者对收集到的图像进行了数据增强处理，包括翻转、平移和角度旋转等操作，这有助于模型更好地适应各种复杂场景。然后，考虑到螺栓体积小，对计算资源的需求较高，他们选择使用更深且计算效率更高的深度残差网络(ResNet50)替代传统的VGG-16网络，以提取更丰富的特征信息。ResNet通过引入残差块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练得更深，从而提升识别精度。 在实验部分，研究者对比了不同数量训练集对模型性能的影响，并对不同的模型结构和参数进行了细致的分析。结果显示，改进后的Faster R-CNN模型在平均精度(mAP)上达到了92.4%，相比于未改进的模型有显著提升，提高了2.8个百分点。这表明改进的方法在实际应用中表现出强大的性能，尤其是在检测不同分辨率和位置角度的穿刺线夹和螺栓时。 本文的重要贡献在于，它提供了一种有效的深度学习目标检测策略，能够在电力线路维护中准确、高效地定位和识别穿刺线夹和螺栓，这对于保障电力系统的稳定运行具有很高的工程实用价值。此外，文章的实验和分析也为其他类似场景的目标检测任务提供了有价值的参考和改进思路。