基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

熊昌全; 张宇宁; 杨和生; 唐道建; 刘诗剑

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基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

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摘要

随着我国大规模输电线路网络的发展建设,部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域,滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行,针对上述问题,提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法,引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力,引入CIoU替换GIoU损失函数,使最终预测框更接近真实框,提升预测精度。实验结果表明,算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势,可以满足实际应用需求。

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来源
《机电信息》 |2023年第1期|27-29|共4页
作者
熊昌全; 张宇宁; 杨和生; 唐道建; 刘诗剑;
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作者单位

国家电投集团四川电力有限公司;

国家电投集团西南能源研究院有限公司;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
目标检测; YOLOv5; CIoU; 滑坡识别; 深度学习;

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