關鍵詞：架空線路異常狀態智能檢測 fpn神經網絡 fasterrcnn神經網絡 高低特征共享 

摘要：隨著無人機巡線技術的不斷發展,現已廣泛運用在輸電線路運維工作中,但仍需由人工判斷線路異常狀態類型,檢測準確率極易受環境影響,現有智能檢測技術檢測速度慢、檢測手段單一。針對提高異常狀態智能檢測效率問題,提出基于融合FPN結構的FasterRCNN深度學習在線異常狀態檢測系統。首先采用ResNet50卷積神經網絡對原圖逐層進行特征提取,得到最高層特征圖;再對該特征圖使用反池化法進行上采樣得到多張低特征圖,并將原各層特征圖與新各層特征圖對應融合;最后將融合后的全部特征圖輸入RPN層進行二分類與邊框回歸,經過ROIpooling層后得到異常點檢測結果。經過對配網設備及異常狀態檢測數據集的檢測驗證,所提出的網絡結構對比原FasterRCNN網絡,不僅具有更高的識別正確率,且可以有效識別變壓器等小目標物體。

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