【摘 要】
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输电线路因所处环境复杂，极易附着异物，若不及时发现和清理将会对输电线路安全运行造成严重影响。针对输电线路图像巡检中的异物检测精度不高的问题，提出改进YOLOv3的输电线路异物检测方法（YOLOv3-RepVGG）。该方法基于YOLOv3目标检测网络并对其改进，首先采用RepVGG模块替换骨干网络Darknet-53的残差单元，同时加倍模块数量来提高网络对图像特征的提取能力;其次通过增加网络的多尺度
【基金项目】
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重庆市自然科学基金面上项目资助（No.cstc2021jcyj-msxm0525）；
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输电线路因所处环境复杂，极易附着异物，若不及时发现和清理将会对输电线路安全运行造成严重影响。针对输电线路图像巡检中的异物检测精度不高的问题，提出改进YOLOv3的输电线路异物检测方法（YOLOv3-RepVGG）。该方法基于YOLOv3目标检测网络并对其改进，首先采用RepVGG模块替换骨干网络Darknet-53的残差单元，同时加倍模块数量来提高网络对图像特征的提取能力;其次通过增加网络的多尺度检测框提升检测精度，采用CIOU损失函数来一步优化网络模型。实验结果表明，提出的YOLOv3-RepVGG方法与YOLOv3相比，输电线路异物检测m AP提高了9.8%，其中精确率提高19.5%，召回率提高1.2%;与目标检测SSD,Faster R-CNN网络相比，YOLOv3-RepVGG在性能上也具有一定优越性。
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