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基于改進(jìn)YoloX的輸電通道工程車(chē)輛檢測識別
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作者:
作者單位:

南京工程學(xué)院 人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院

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國家自然科學(xué)基金青年基金資助項目(61903183)


Detection and recognition of transmission channel engineering vehicles based on improved YoloX
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    摘要:

    針對輸電通道下環(huán)境復雜,各類(lèi)工程車(chē)輛頻繁損壞輸電線(xiàn)路中所需解決的對工程車(chē)輛的檢測識別問(wèn)題,在單階段目標檢測算法YoloX的基礎上,對YoloX算法中的損失函數進(jìn)行修改,平衡正負樣本和難易樣本,在網(wǎng)絡(luò )中添加CBAM注意力機制,將內部通道信息和位置信息結合,提高特征的提取能力,并通過(guò)修改強特征提取部分Neck中的CspLayer結構,在保證檢測速度的前提下,提高模型的檢測性能。通過(guò)篩選亮度低的圖片,引入改進(jìn)的MSR算法對圖片進(jìn)行亮度提升,優(yōu)化數據集。實(shí)驗結果表明,提出的算法提高了檢測的準確率,與傳統的YoloX算法相比,mAP提高了4.64%,識別效果明顯提升,證明了新算法的有效性。

    Abstract:

    In view of the complex environment under the transmission channel and the frequent damage of various engineering vehicles to the transmission line, the problem of detection and identification of engineering vehicles needs to be solved. Based on the single-stage target detection algorithm YoloX, the loss function in YoloX algorithm is modified to balance the positive and negative samples and difficult samples, add CBAM attention mechanism in the network, combine the internal channel information and location information, improve the feature extraction ability, and modify the CspLayer structure in the strong feature extraction part Neck, on the premise of ensuring the detection speed, Improve the detection performance of the model. By screening the pictures with low brightness, the improved MSR algorithm is introduced to improve the brightness of the pictures and optimize the data set. Experimental results show that the proposed algorithm improves the detection accuracy. Compared with the traditional YoloX algorithm, the mAP is improved by 4.64%, and the recognition effect is significantly improved, which proves the effectiveness of the new algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張智堅,曹雪虹,焦良葆,孟琳,鄒輝軍.基于改進(jìn)YoloX的輸電通道工程車(chē)輛檢測識別計算機測量與控制[J].,2022,30(9):67-73.

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歷史
  • 收稿日期:2022-03-09
  • 最后修改日期:2022-04-07
  • 錄用日期:2022-04-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-09-16
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