摘要
随着我国大规模输电线路网络的发展建设,部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域,滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行,针对上述问题,提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法,引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力,引入CIoU替换GIoU损失函数,使最终预测框更接近真实框,提升预测精度。实验结果表明,算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势,可以满足实际应用需求。
出处
《机电信息》
2023年第1期27-29,35,共4页
