基于运动模糊图像复原的输电线路小目标检测算法
摘要
针对无人机巡检采集图像过程中受到气流扰动、旋翼振动、相对运动等因素影响，输电线路小目标图像易出现运动模糊，导致纹理细节丢失从而难以检测的问题，提出一种基于运动模糊图像复原的输电线路小目标检测算法。使用条件生成对抗网络（ViT-GAN）进行小目标运动模糊图像复原，强化其特征提取主干对图像全局和区域上的信息感知能力，提升图像复原质量便于后续进行目标检测；通过引入多头自注意力机制、增加小目标检测层并优化边界框损失函数改进YOLOv8网络，提升网络在背景复杂、目标尺度变化大的输电线路环境下对小目标的检测能力。实验结果表明，所提算法能准确检测输电线路小目标，线上6类小目标的平均查准率为92.77%，平均查全率为94.19%，平均F1-score为94.94%，漏检和误检情况得到改善，表现出较强的准确性和鲁棒性。
引用本文（GB/T 7714）
唐勋昊 Tang Xunhao, 樊绍胜 Fan Shaosheng. 基于运动模糊图像复原的输电线路小目标检测算法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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