江苏大学学报(自然科学版)

作者：王海燕1，侯康2,3,4

单位：1. 广东电网有限责任公司 惠州供电局， 广东 惠州 516003； 2. 苏州大学 数学科学学院， 江苏 苏州 215031； 3. 昆山市工业技术研究院有限责任公司， 江苏 苏州 215316； 4. 中国科学院 半导体研究所， 北京 100083

关键词： 输电线路建设, 轨道运输装备, 图像识别, 感知系统, 安全检测, 改进的Faster-RCNN, 拆分注意力网络, 自校准卷积

基金：中国南方电网有限责任公司科技项目(031300KK52190154)； 海南省重点研发计划项目(ZDYF2021GXJS213)

为了提高林区山地输电线路轨道运输装备运行安全性，搭建基于图像识别的轨道运输装备安全检测系统.首先给出整个林区山地输电线路轨道运输装备电控系统；其次介绍了感知模块系统所用到的各类传感器；然后基于拆分注意力网络和自校准卷积的融合，采用Faster-RCNN算法得到更好的特征提取，并采用此改进的Faster-RCNN算法进行装备周围人员识别试验；最后基于QT开发输电线路轨道运输装备远程控制软件，并实现对装备的远程操控.结果表明：改进的Faster-RCNN算法在林区山地强光照和复杂环境下能够大幅度提高识别装备周围人员的准确性，图像识别平均精度均值mAP可达87.13%，高于常规Faster-RCNN的74.35%和级联Faster-RCNN的76.28%，充分证明改进的Faster-RCNN算法具备优良识别能力，保障林区山地输电线路轨道运输装备安全运行.

来源：2024年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看江苏大学学报(自然科学版)杂志2024年第3期