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基于DeepLab v3+深度卷积网络的输电导线图像识别方法

孔志战 杨传凯、Yang Chuankai、Zhizhan Kong、Xie Qiannan、DU Jianchao

2021Engineering被引 1

摘要

输电导线图像识别是电力设备自动巡检过程中的重要环节。针对传统导线检测方法需人工设计目标特征、抗干扰能力差等问题，提出一种基于深度卷积网络（DeepLab v3+）的输电导线图像识别方法。首先，采用DeepLab v3+网络模型，实现导线的初步识别。通过多层卷积自动学习导线特征，并通过解码器结构融合导线低层的细节特征与高层的语义特征，较好地实现导线像素分割。然后，针对识别结果中存在的断裂和伪导线问题，采用改进的最小点对法和长度阈值法进一步精细化处理。最后，采用八方向搜索法提取每一条导线并编号。实验结果表明，所提方法能很好地提取出输电线路图像中的导线。

引用本文（GB/T 7714）

DOI：https://doi.org/10.12158/j.2096-3203.2021.04.027