基于改进Faster R-CNN的小目标电缆线号定位模型

作者：韩境和; 于正林^*

来源：长春理工大学学报(自然科学版), 2023, 46(01): 65-72.

• 小目标线号定位
• 深度学习
• 特征金字塔
• Faster R-CNN
• ResNet-50

针对目前小目标电缆线号难以准确定位的问题，提出了基于深度学习的在不同干扰下能准确定位小目标线号的算法。由于电缆应用场景存在有噪声、粉尘、光照变化等方面的恶劣条件，不利于线号区域的定位，而且小目标线号对定位精度要求较高，因此基于Faster R-CNN模型进行改进，主干网络使用ResNet-50并对其进行优化，利用特征金字塔和多头自注意力机制，提升网络性能，提高小目标线号的检测精度与模型鲁棒性。实验结果表明，提出的电缆线号定位模型算法相比优化之前准确率提升了3.9%，定位准确率高达99.2%，能有效提高小目标线号的定位准确率。

• 出版日期2023
• 单位机电工程学院; 长春理工大学