文献类型：期刊文章

作　　者：张焕龙[1] 齐企业[1] 张杰[1] 王延峰[1] 郭志民[2] 田杨阳[2] 陈富国[3,4]

ZHANG Huanlong;QI Qiye;ZHANG Jie;WANG Yanfeng;GUO Zhimin;TIAN Yangyang;CHEN Fuguo(College of Electrical and Information Engineering,Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou 450002,China;State Grid Henan Electric Power Research Institute,Zhengzhou 450052,China;School of Electrical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 712000,China;Pinggao Group Co.,Ltd.,Pingdingshan 467001,China)

机构地区：[1]郑州轻工业大学电气信息工程学院,河南郑州450002 [2]国网河南省电力公司电力科学研究院,河南郑州450052 [3]西安交通大学电气学院,陕西西安712000 [4]平高集团有限公司,河南平顶山467001

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：国家自然科学基金项目资助(62102373,61873246,62072416,62006213);河南省科技攻关计划项目资助(212102310053,222102320321);河南省高校科技创新人才项目资助(21HASTIT028)。

年　　份：2023

卷　　号：51

期　　号：2

起止页码：151-159

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性。针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法。该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡。同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息。最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考。

关 键 词：输电线路 注意力机制  无人机巡检  鸟巢检测  

分 类 号：TM75]