毕业设计-基于深度学习的输电线路电力铁塔识别系统 YOLO

 目录

 前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

实现效果图样例

最后

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前言

       大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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         选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        基于深度学习的输电线路杆塔目标检测系统

设计思路

一、课题背景与意义

随着国内输电网络建设加快，杆塔(电力铁塔)作为电力工程的基础设施至关重要。然而，杆塔周围环境的变化和复杂布设使得输电线路的巡视工作困难重重。为了提高运维效率，遥感技术应用于输电线路运维，通过精准高效的杆塔识别，减轻巡检人员负担，确保电网安全供电。

二、算法理论原理

       YOLOv5算法是当前最快、最精确和最轻量级的单阶段实时目标检测算法，针对杆塔作为遥感影像上的小目标，YOLOv5的改进对于杆塔检测任务非常适用。YOLOv5系列算法包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四种模型。这四个模型的基础结构是相同的，但它们的网络深度和特征图宽度不同。以YOLOv5s模型为例，它由输入端（Input）、网络主干（Backbone）、颈部（Neck）和输出端（Head）四部分组成。

       在YOLOv5的样本数据输入端，采用了三个处理流程：图像归一化、Mosaic数据增强和自适应锚框计算。

       由于样本数据中的图像尺寸可能不一致，需要进行图像归一化，将原始图像缩放到统一尺寸。这个过程涉及计算缩放比例、缩放后的尺寸以及填充黑边的值，最终将归一化后的图像输入到网络进行训练。

def resize_image(image, target_size):
    height, width = image.shape[:2]
    target_width, target_height = target_size

    # 计算缩放比例
    scale = min(target_width / width, target_height / height)

    # 计算缩放后的尺寸
    resized_width = int(width * scale)
    resized_height = int(height * scale)

    # 缩放图像
    resized_image = cv2.resize(image, (resized_width, resized_height))

    # 创建一个统一尺寸的画布，并进行黑边填充
    canvas = np.full((target_height, target_width, 3), 0, dtype=np.uint8)
    start_x = (target_width - resized_width) // 2
    start_y = (target_height - resized_height) // 2
    canvas[start_y:start_y+resized_height, start_x:start_x+resized_width, :] = resized_image

    return canvas

       采用Mosaic数据增强技术对样本进行处理。Mosaic数据增强将随机裁剪后的样本进行缩放和拼接，从而提供更多样本特征，提高模型的训练效率。通过Mosaic技术，可以将多张图像融合成一张大图像，使得模型更好地学习到不同场景和目标的特征。

       YOLOv5引入了自适应锚框计算。在训练过程中，自适应锚框计算会自动计算不同训练集中最佳的锚框值。

相关代码：

# 归一化处理置信度得分
normalized_scores = (confidence_scores - np.min(confidence_scores)) / (np.max(confidence_scores) - np.min(confidence_scores))

# 按照置信度得分高低进行排序
sorted_indices = np.argsort(normalized_scores)[::-1]
sorted_normalized_scores = normalized_scores[sorted_indices]
sorted_boxes = [boxes[i] for i in sorted_indices]

# 进行加权融合
weights = [0.6, 0.3, 0.1]  # 假设有三个权重值
merged_box = np.zeros(4)  # 初始化融合后的框坐标

for i, box in enumerate(sorted_boxes):
    normalized_box = np.array(box) / 100  # 将框坐标归一化到 [0, 1] 之间
    merged_box += weights[i] * normalized_box

merged_box *= 100  # 将融合后的框坐标反归一化到原始尺寸

print("Merged Box:", merged_box)

三、检测的实现

3.1 数据集

       使用高分一号卫星影像获取2020年成都市输电线路区域的2m分辨率遥感影像，并使用ArcGIS平台进行目视杆塔形态的正矩形框标注。裁剪后的影像和标注文件以1024×1024像素大小保存，影像格式为tif，标签文件为归一化后的目标框中心点横坐标、中心点纵坐标、目标宽度和目标高度，格式为txt。每张裁剪后的图像至少包含一个杆塔目标，影像中包含不同光照条件下的森林、草地、裸地、农田、河流、道路、建筑等背景。

       在输入网络进行训练之前，需要对样本数据进行数据增强操作，如色彩调整、翻转、旋转、Mosaic等，以增加训练样本的多样性，减少网络过拟合，并降低图像背景对目标识别准确性的影响。

3.2 实验环境搭建

       本实验采用了Ubuntu 18.04操作系统作为基础环境，搭配了Intel Xeon E5-2698 v4 @ 2.20 GHz处理器以及TITAN RTX显卡，使用了CUDA 10.2和CUDNN 8.0作为深度学习计算和加速的工具。编程语言方面，选择了Python作为主要开发语言，并采用PyTorch作为深度学习框架进行实验。这样的硬件和软件配置能够提供强大的计算能力和深度学习框架的支持，有助于进行高效的深度学习模型训练和推理。

       初始化设置参数可以用于训练神经网络模型。训练步数定义了训练的迭代次数，批量大小决定了每次训练时使用的样本数量，图像大小指定了输入图像的尺寸。采用SGD优化器进行参数更新和优化。通过WarmUp+余弦退火衰减策略，初始学习率设置为0.1，前10个epochs进行热身步骤，动量和重量衰减分别设置为0.937和0.0005，以调整学习率并优化训练过程。

3.3 实验及结果分析

       训练完毕后的检测模型需要通过一些评价指标来衡量其性能，主要从检测精度和检测速度两个角度进行评估。在本研究中，使用了以下评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精确率（mean average precision，MAP）和F1值（F1-score）。在计算这些指标时，需要利用混淆矩阵中的参数：TP表示正类别预测正确的个数，FP表示负类别预测为正类别的个数，FN表示正类别预测为负类别的个数。

       精确率和召回率是从不同维度衡量对正例的预测效果。精确率是从主观层面来看正例被正确分类的效果，即实际上预测为真正例的比例。召回率是从客观层面来看正例被正确找出的效果，即所有真正例被预测出的比例。平均精确率是计算不同类别的精确率并取平均值，用于衡量多类别目标检测的精度。F1值是综合考虑精确率和召回率的指标，通过计算它们的调和平均值来评估模型的性能。

        改进后的算法在不同背景、光照和天气条件下都表现出良好的识别效果，具有较强的鲁棒性。。改善了在高分辨率图像中难以识别小目标的问题，提升了小目标的识别精度，解决了漏检等问题。与单一模型目标检测算法相比，也取得了一定的提升。

相关代码如下：

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = yolov5s(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 定义类别标签
class_labels = ['pole', 'tower']

# 加载输电线路杆塔测试图像
image = Image.open('powerline_image.jpg')  # 示例输入图像

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((416, 416)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 运行图像通过模型进行推理
with torch.no_grad():
    outputs = model(image)

# 解析预测结果
pred_boxes = outputs.pred[0][:, :4]  # 预测框坐标
pred_scores = outputs.pred[0][:, 4]  # 预测置信度
pred_class_indices = outputs.pred[0][:, 5].long()  # 预测类别索引

# 根据置信度阈值过滤预测结果
threshold = 0.5  # 置信度阈值
filtered_indices = pred_scores >= threshold
filtered_boxes = pred_boxes[filtered_indices]
filtered_scores = pred_scores[filtered_indices]
filtered_class_indices = pred_class_indices[filtered_indices]

# 打印过滤后的预测结果
for box, score, class_index in zip(filtered_boxes, filtered_scores, filtered_class_indices):
    class_label = class_labels[class_index]
    print(f"Class: {class_label}, Score: {score}, Box: {box}")

实现效果图样例

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最后