改进Faster R-CNN的变电站电气主接线图图元检测

摘要

针对变电站电气主接线图中图元检测精度低以及小目标图元误检率漏检率高的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先，引入深度残差网络结构，替换Faster R-CNN原始特征提取网络，增强多尺度图元目标特征提取能力；然后，引入特征金字塔网络，将浅层特征信息和深层特征信息融合，提升深层网络对小目标的检测性能；最后，依据小目标尺度分布特征，在区域建议网络中重新设定Anchor的参数值，进一步提高小目标检测性能。实验结果表明，改进算法的平均检测精度达88.9%,相比原算法提高了4.2%,具有更高的检测精度和更低的误检率与漏检率。

关键词

变电站 / 接线图 / 图元检测 / Faster R-CNN优化算法 / 深度学习