Resumen

Para identificar con precisión objetivos como aisladores, martillos de choque, nidos de pájaros y separadores en líneas de transmisión de alto voltaje, este documento propone un modelo de detección multitarget para líneas de transmisión basado en DANet y YOLOv4. En primer lugar, se fusionan DANet y YOLOv4 para resolver la dificultad en la comprensión de la escena y la discriminación de píxeles causada por las escenas complejas y diversas de las imágenes aéreas de UAV (vehículo aéreo no tripulado) (iluminación, ángulo de visión, escala, oclusión, etc.) con el fin de mejorar la importancia del objetivo de detección. Se utilizan la función gaussiana y la divergencia KL (Kullback-Leibler) para mejorar la supresión no máxima en YOLOv4 y así mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos ocultos; se utilizan la función de pérdida focal y la función de entropía cruzada balanceada para mejorar la función de pérdida de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Objetivos; Líneas de transmisión; DANet; YOLOv4; Modelo de detección; UAV
• Keywords:Targets; Transmission lines; DANet; YOLOv4; Detection model; UAV