电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题，提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks，R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征，省却了传统检测方法特征提取的过程，提高了效率。此外，在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换，抵消全卷积网络造成的平移不变性问题，在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明，该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤，且平均准确率高达88%，具有较强的鲁棒性