[发明专利]一种基于无人机配电线路巡检的轻量级验收方法

权利要求书

1.一种基于无人机配电线路巡检的轻量级验收方法，其特征在于，步骤为：

步骤S1：通过无人机巡检拍摄获取配电设备图像数据集，然后人工对采集的配电设备图像进行筛选清洗；将配电设备图像数据集中的配电设备图像按类别进行命名标注，对配电设备图像进行数据增强，最后划分训练集和验证集；

步骤S2：构建并训练轻量级ShuffleNetV2-YOLOx目标检测网络，然后使用训练后的轻量级ShuffleNetV2-YOLOx目标检测网络进行配电设备图像检测；所述轻量级ShuffleNetV2-YOLOx目标检测网络由主干特征提取网络和检测头网络构成；

所述主干特征提取网络依次由Focus模块、CBS模块、最大池化层，第一ShuffleNetV2单元模块、第二ShuffleNetV2单元模块、第三ShuffleNetV2单元模块、3个CBS模块、感受野块组成；

第三ShuffleNetV2单元模块输出的特征图经过3个CBS模块和上采样模块后与第一ShuffleNetV2单元模块输出的特征图进行多尺度特征融合，使得浅层特征和深层特征可以充分融合；

所述第一ShuffleNetV2单元模块由3个ShuffleBlock1模块和1个ShuffleBlock2模块组成；第二ShuffleNetV2单元模块由7个ShuffleBlock1模块和1个ShuffleBlock2模块组成；第三ShuffleNetV2单元模块由3个ShuffleBlock1模块和1个ShuffleBlock2模块组成；输入ShuffleBlock1模块的特征图，首先经过右分支1×1卷积处理，然后通过一个5×5深度可分离卷积模块，后和左分支残差结构融合，最后经过通道随机混合操作输出特征图；输入ShuffleBlock2模块的特征图，首先经过右分支1×1卷积处理，后通过一个5×5深度可分离卷积模块，然后与左分支的ECANet模块和5×5深度可分离卷积模块融合，最后经过通道随机混合操作输出特征图；

检测头网络包含两个解耦头、两个ECA模块；第一ShuffleNetV2单元模块和第三ShuffleNetV2单元模块进行多尺度特征融合得到新的特征图，随后进入含ECA模块的第二个解耦头进行小尺度目标检测。

2.根据权利要求1所述的基于无人机配电线路巡检的轻量级验收方法，其特征在于，特征图在解耦头经过3×3的深度可分离卷积，然后再分别经过3×3的深度可分离卷积进行分类和回归任务。

3.根据权利要求1所述的基于无人机配电线路巡检的轻量级验收方法，其特征在于，所述CBS模块由卷积层、批归一化层、激活函数SiLU组成。

4.根据权利要求1所述的基于无人机配电线路巡检的轻量级验收方法，其特征在于，所述感受野块由四条支路和残差边组成，第一支路由1×1卷积和3×3卷积组成，第二支路由1×1卷积、1×3卷积和3×3卷积组成，第三支路由1×1卷积、3×1卷积和3×3卷积组成，第四支路由1×1卷积、3×1卷积和3×3卷积组成，第一支路、第二支路、第三支路、第四支路的输出通过1×1卷积融合。