基本信息:
- 专利标题： 一种基于改进Yolo算法的无人机航拍绝缘子目标检测方法
- 申请号：CN202310983509.1 申请日：2023-08-04
- 公开(公告)号：CN116994162A 公开(公告)日：2023-11-03
- 发明人： 高海龙 , 任孝峰 , 王丽峰 , 王栋 , 赵昌新 , 肖学权 , 张潇 , 徐志鹏 , 滕松 , 顾洋 , 杜文亮 , 周勇 , 马佳伊
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 , 中国矿业大学
- 申请人地址： 江苏省徐州市解放北路20号;
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司,中国矿业大学
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司,中国矿业大学
- 当前专利权人地址： 江苏省徐州市解放北路20号;
- 代理机构： 徐州市三联专利事务所
- 代理人： 陈帅
- 优先权： 2023105605480 20230517 CN
- 主分类号： G06V20/17
- IPC分类号： G06V20/17 ; G06V10/82 ; G06V10/774 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
一种基于改进Yolo算法的无人机航拍绝缘子目标检测方法包括：(1)对需要应用的绝缘子场景进行无人机航拍，并将航拍视频抽帧为图像数据；(2)对图像数据进行标注，并将采集并标注好的数据按照比例划分为训练集和验证集；(3)对训练集数据通过Mosaic+Mixup方法混合增强；(4)使用Ghostnetv2网络替换Yolov7版本主干特征提取网络；(5)使用自制数据集对网络进行训练；(6)将训练好的模型文件以ONNX文件导出，并使用TensorRT部署生成Engine模型；(7)使用Engine模型部署并进行无人机检测。本发明基于YoloV7模型构建目标检测模型，该模型对于分辨率较高图像且目标面积较小的绝缘子以及被遮挡的绝缘子有更加优异的识别效果，识别准确率更高，识别位置更精确。