【摘 要】
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长久以来,目标检测是计算机视觉领域非常重要的任务,它融合了模式识别、深度学习和图像处理等技术,同时也是其他更高级视觉任务如自动驾驶、实例分割等任务的基础。随着深度学习和神经网络模型的兴起,以及大型计算机视觉的数据集的完善,基于深度学习的目标检测已经渐渐取代了传统的方法,并且应用在社会中的各行各业。近年来,无人机巡检逐渐成为电网输电线路巡检的最常用的方式,大大降低了巡检过程中的难度和危险系数。但是对
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长久以来,目标检测是计算机视觉领域非常重要的任务,它融合了模式识别、深度学习和图像处理等技术,同时也是其他更高级视觉任务如自动驾驶、实例分割等任务的基础。随着深度学习和神经网络模型的兴起,以及大型计算机视觉的数据集的完善,基于深度学习的目标检测已经渐渐取代了传统的方法,并且应用在社会中的各行各业。近年来,无人机巡检逐渐成为电网输电线路巡检的最常用的方式,大大降低了巡检过程中的难度和危险系数。但是对于无人机拍摄得到的海量数据,每个电网公司迫切需要的是能够有更加智能、快速、准确的输电线路关键部件的检测算法,从而能够应对复杂繁重的检测任务。本文深入分析了无人机拍摄图片的特点以及输电线路关键部件,如绝缘子、防振锤目标本身的特性,提出了针对电网部件检测的有效的目标检测模型。主要工作如下:（1）由于各个电网公司数据的机密性,当前并没有一个公开的供研究人员使用的电网输电线路相关的数据集。针对此,本文构建了高质量的电网输电线路关键部件数据集（TLKC）。（2）本文深入地分析了电网输电线路中关键部件的特点。针对不同类别的目标物体尺寸差距非常大以及玻璃绝缘子和复合绝缘子这两类物体形状不规则的问题,本文提出了基于有锚框和无锚框相结合的目标检测算法（Anchor-Based and Anchor-Free Fusion Module,ABAF）。（3）无人机航拍的图片大多为俯视图,图片当中包含了大量的背景信息同时无人机在高空拍摄过程中会遇到多种天气从而受其影响。针对此问题,本文提出了基于RGB图像和MSR（Multi-Scale Retinex）图像双通道的目标检测算法。其中RGB图像具有很好的细节纹理信息,MSR是一种图像增强算法,它可以提取出图片中的高频信息。本文将两者的特征进行融合,从而有效提高算法性能。（4）使用TLKC数据集和PASCAL VOC数据集对（2）、（3）中提出的新的目标检测算法进行训练,实验结果表明了本文所提算法相较于其他目标检测算法的优越性。
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