作者：翟永杰; 李海森; 吴童桐; 苑朝绝缘子航拍图像目标检测区域候选网络卷积神经网络训练样本深度学习
摘要：对航拍图像进行自动判别是无人机巡线后期的主要工作。为此提出一种改进的RPN(区域候选网络),以提高航拍图像中绝缘子目标的检测准确率。在绝缘子样本不完备的情况下,通过截取、旋转、镜像以及人工合成等方法对绝缘子训练样本进行扩充和完善;对人工标注的绝缘子样本的标注框进行聚类统计,获得标注框的宽高比分布情况,用于锚点框尺寸的初始化;对特征提取网络VGG16进行逐层分析,融合其中第二、三、五层的特征图,用于绝缘子目标识别;更改损失函数,实现动态调整正负样本的比例,从而解决训练过程中正负样本不均衡的问题。实验结果表明,改进后的RPN能够更有效地检测出航拍图像中的绝缘子目标,显著提高了检测的准确性。
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