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绝缘子作为配网架空输电线路的重要组成部分之一，对无人机航拍绝缘子图像进行精准识别是实现其缺陷检测和故障诊断的重要前提，由于图像中存在目标较小、背景复杂等因素影响，为了能够对巡检图像中的绝缘子进行准确识别，本文提出了一种基于多尺度密集网络的配网架空输电线路绝缘子识别方法。首先利用k-means算法对数据集的目标框进行分析获取合适的锚；然后将基础网络中的残差模块替换为密集连接模块，增强网络特征信息的复用与融合；同时添加空间金字塔池化模块并优化多尺度特征融合对绝缘子进行预测；最后采用一种融合了交叉熵函数和焦点损失函数的损失函数来替换原损失函数。构建航拍巡检图像数据集并测试，实验结果表明，该方法能够准确地分类出配电网架空线路上的绝缘子，比原算法准确率提高了12%，具有更高的检测精度和更强的鲁棒性，基本满足电网巡检对绝缘子识别的要求。

陈志豪, 肖业伟, 李志强, 刘洋. 基于多尺度密集网络的配网架空输电线路绝缘子识别方法[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(08): 3.  复制并引用该论文