针对云端单一集中数据处理时效性低、架空线路上鸟巢检测精度不高、模型对边缘计算设备算力高消耗以及目标定位不准确的问题,提出了一种基于云边端协作的架空线路鸟巢检测与定位算法。该算法通过云、终、边缘3端的协作,解决了云端集中...针对云端单一集中数据处理时效性低、架空线路上鸟巢检测精度不高、模型对边缘计算设备算力高消耗以及目标定位不准确的问题,提出了一种基于云边端协作的架空线路鸟巢检测与定位算法。该算法通过云、终、边缘3端的协作,解决了云端集中处理效率低的问题,并通过云边数据可视化协作解决由于角度及光线引起的图像不清晰问题。为了提高架空线路鸟巢检测的精度,该算法在YOLOv5x模型基础上进行了优化。首先,通过将主干特征提取网络中的C3模块替换为C2f模块,并在最后一层加入SE(squeeze and excitation)注意力模块,以提升模型对小目标的检测能力。其次,将激活函数替换为Mish函数,解决训练梯度饱和导致神经元停止学习的问题。为了降低模型对边缘计算设备算力的消耗,对改进后的模型进行剪枝微调以降低模型参数规模。基于此优化模型,提出了三维目标定位算法,结合GIS(geographic information system)系统对定位结果进行修正,实现了对检测目标的精准定位。实验数据显示,改进后的模型平均精度均值达到93.25%,比原YOLOv5x模型提升了3.44%,优化后的模型剪枝率达到45%。检测目标经过三维空间建模计算并通过位置修正能够定位到相应的杆塔,有效指导工作人员快速准确排除隐患。展开更多
文摘针对云端单一集中数据处理时效性低、架空线路上鸟巢检测精度不高、模型对边缘计算设备算力高消耗以及目标定位不准确的问题,提出了一种基于云边端协作的架空线路鸟巢检测与定位算法。该算法通过云、终、边缘3端的协作,解决了云端集中处理效率低的问题,并通过云边数据可视化协作解决由于角度及光线引起的图像不清晰问题。为了提高架空线路鸟巢检测的精度,该算法在YOLOv5x模型基础上进行了优化。首先,通过将主干特征提取网络中的C3模块替换为C2f模块,并在最后一层加入SE(squeeze and excitation)注意力模块,以提升模型对小目标的检测能力。其次,将激活函数替换为Mish函数,解决训练梯度饱和导致神经元停止学习的问题。为了降低模型对边缘计算设备算力的消耗,对改进后的模型进行剪枝微调以降低模型参数规模。基于此优化模型,提出了三维目标定位算法,结合GIS(geographic information system)系统对定位结果进行修正,实现了对检测目标的精准定位。实验数据显示,改进后的模型平均精度均值达到93.25%,比原YOLOv5x模型提升了3.44%,优化后的模型剪枝率达到45%。检测目标经过三维空间建模计算并通过位置修正能够定位到相应的杆塔,有效指导工作人员快速准确排除隐患。
