改良型YOLOv11に基づく送電線個人用保護具検出アルゴリズムの研究

科学分野:

• コンピュータビジョン
• エッジコンピューティング
• 人工知能

背景:

• 送電線検査におけるエッジデバイスは、リアルタイムの個人用保護具（PPE）認識を必要とします。
• 検出精度と計算効率のバランスをとることが、これらのデバイスにとって重要な課題です。

研究 の 目的:

• 軽量で解釈可能なPPE認識用検出アルゴリズムであるWTLS-YOLOv11nを提案すること。
• 安全アプリケーションのために、エッジコンピューティングプラットフォームでのリアルタイムパフォーマンスと精度を向上させること。

主な方法:

• マルチスケール特徴抽出と解釈可能性のための離散ウェーブレット変換を使用したC3K2-WTConvモジュールを統合しました。
• パラメータ削減のために軽量な共有複合検出ヘッドを採用しました。
• 特に小さなターゲットの局所化精度を向上させるために、MPDIoU損失関数を使用しました。

主要な成果:

• WTLS-YOLOv11nは、ベースラインモデルと比較して、パラメータと計算量が大幅に削減され、検出精度が向上しました。
• モデルはエッジハードウェアでリアルタイム推論パフォーマンスを維持しました。
• 解釈可能性分析により、意思決定が低周波構造の特徴によって駆動されていることが示されました。

結論:

• 提案されたWTLS-YOLOv11nは、電気事業における自動安全監視のための、透明で効率的で信頼性の高いソリューションを提供します。
• このアルゴリズムは、エッジ展開と解釈可能な意思決定を必要とする安全クリティカルな検出タスクに、より広範な適用性があります。