基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测

来源 :华南师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：chouddy

【摘要】

：

输电线路上绝缘子的完整性直接影响了输电的安全与可靠性.采用深度学习方法,对绝缘子图像识别提取和缺陷检测问题进行了研究.首先基于优化的U-net模型获取绝缘子区域掩模图像,实现对绝缘子串语义分割;然后基于YOLOv4模型获取缺陷绝缘子的位置,实现对自爆绝缘子目标的检测.为充分利用高分辨率图像的像素信息,提出"切分-识别-合成"的检测思路,精确分割出绝缘子以及判断并获取缺陷区域;最后设计了多组实验并进

【作者】

：

唐小煜黄进波冯洁文陈锡和

【机构】

：

广东省量子调控工程与材料重点实验室∥广东省光电检测仪器工程技术研究中心∥物理国家级实验教学示范中心∥华南师范大学物理与电信工程学院

【出处】

：

华南师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

绝缘子语义分割目标检测 U-net YOLOv4 insulator semantic segmentation object detection U-ne

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61371176),广州市高校创新创业教育项目(2019HD206)

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