摘要
本发明公开了基于PWL‑Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法,首先,给出PWL‑Det的实际应用场景参考示例,用以说明本发明算法的特点;然后通过实验选择在速度和精度上更加平衡的MobileNet v3作为骨干层网络用于特征提取,提出轻量化的协调高效层聚合网络提高对小目标的检测能力,并设计CAFPN增大感受野;最后通过对比实验和消融实验验证PWL‑Det的性能。实验表明,PWL‑Det识别精确度高,且对计算平台性能要求更低,更加适用于边缘计算设备。
技术关键词
输电线路覆冰图像
算法模型
输电线路覆冰检测
网络
通道
特征提取能力
训练集
巡检无人机
随机梯度下降
宽度特征
特征金字塔
保留特征
感知特征
注意力机制
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
动态资源调度方法
面向智慧园区
数字孪生模型
实时数据传输
蜜蜂
废旧家电拆解
部件识别方法
识别模型训练
图像类别
瓶颈
协调服务器
信用风险管理
联邦学习模型
学习算法
横向联邦
微流控通道
高深宽比
激光烧蚀
着色树脂
激光脉冲宽度
网格化气象数据
资料
通道注意力机制
时序特征
输电走廊