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题名雾霾天气下输电线路典型金具缺陷检测识别
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作者
李飞
王紫仪
陈瑞
孟琳
陈烨
邹辉军
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机构
南京工程学院人工智能产业技术研究院
南京工程学院信息与通信工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2025年第4期1155-1163,共9页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(编号:61903183)
江苏省未来网络科研基金项目(编号:FNSRFP2021-YB26)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)面上项目(编号:21KJB120005)资助。
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文摘
针对雾霾天气对输电线路航拍图像成像质量的负面影响会降低输电线路典型金具缺陷检测识别算法的精确度问题,论文提出了一种基于改进AOD-Net网络模型和ReVGG识别算法的输电线路金具缺陷识别算法。改进的AOD-Net网络模型中引入特征融合模块,采用人类感知视觉MS-SSIM损失函数,提升去雾效果,修复图像色彩失真,提高图像质量。金具故障缺陷识别基于ReVGG识别算法,嵌入轻量型注意力模块SimAM提升网络的特征提取能力。实验结果表明:改进的AOD-Net算法的信息熵高于原算法4.25%,提高了雾气消除效果;与ReVGG算法相比,嵌入SimAM模块的算法识别准确率提高了2.1%;总体算法使用的模型占用空间小,实时性好,利于边缘部署。
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关键词
雾霾天气
AOD-Net
去雾
revgg
无参注意力模块
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Keywords
hazy weather
AOD-Net
de-misting
revgg
non-referential attention module
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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