基于改进YOLOX-S的绝缘子图像识别技术研究

当电力巡检使用无人机对绝缘子进行航拍作业时,受各种因素影响,航拍图片中绝缘子尺寸小、分布密集,导致无法准确识别.为实现顺光、逆光状态下较小绝缘子的准确识别,提出一种基于YOLOX-S的绝缘子识别方法.首先,通过多角度航拍采集不同环境下的绝缘子图像进行预处理,获得训练样本;其次,用Mosaic-6进行数据增强处理,并传入网络进行训练,此方法计算Batch Normalization时一次采用6张图片的数据,mini-batch不需要很大,通过改进的YOLOX-S网络结构增加上采样和下采样次数进行特征融合,以提高网络对于小目标的特征提取能力;再次,将制作好的数据集输入网络训练;最后,在准确率、召回率和平均精度等方面与其他检测算法进行对比.结果表明:提出的改进算法对绝缘子识别的平均精度高达98.94％,与原YOLOX-S相比,提高了对较小绝缘子识别的准确率,从而有效提高了电力巡检绝缘子检测的准确率.