电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

摘要

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题,提出一种基于区域全卷积网络(region-based fully convolutional networks,R-FCN)的电力巡检图像防振锤智能识别方法.该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征,省却了传统检测方法特征提取的过程,提高了效率.此外,在R-FCN网络中采用位置敏感池化来引入平移变换,抵消全卷积网络造成的平移不变性问题,在检测精度和效率上均有较大提高.实验结果表明,该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤,平均准确率高达88%,具有较强的鲁棒性.