【摘 要】
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针对无人机巡检图像中，架空输电导线断股、表面磨损等缺陷人工复检效率低、误检漏检率高的问题，提出了一种基于深度学习的架空输电导线缺陷智能检测方法。该方法以Unet为基础网络，结合迁移学习的思想，将VGG16（visual geometry group，16 weight layers）作为主干特征提取网络，并且将VGG16在ImageNet数据集上训练的权重作为预训练权重，以增强训练效果；然后将网络
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针对无人机巡检图像中，架空输电导线断股、表面磨损等缺陷人工复检效率低、误检漏检率高的问题，提出了一种基于深度学习的架空输电导线缺陷智能检测方法。该方法以Unet为基础网络，结合迁移学习的思想，将VGG16（visual geometry group，16 weight layers）作为主干特征提取网络，并且将VGG16在ImageNet数据集上训练的权重作为预训练权重，以增强训练效果；然后将网络中的普通卷积用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）代替，有效地减少了网络的参数量；最后引入轻量级的高效通道注意力模块（efficient channel attention，ECA），实现不降维的局部跨信道交互策略，突出重要特征的同时克服了性能和复杂性之间的矛盾。在自建的输电导线缺陷数据集上，对方法进行了功能与性能测试，实验结果表明所提方法在导线断股检测上的精确率达到89.81%，在表面擦痕检测上的精确率达到90.86%，在表面刮损检测上的精确率达到93.58%，平均交并比（mean intersection over union，MIoU）值为86.12%，单张检测速度相对于Unet网络提升了8倍左右，提高了网络检测速度和检测精度。
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