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一种基于CNN的航拍输电线路图像分类方法 被引量：5
1
作者 张秋雁 杨忠 +3 位作者 姜遇红 李弘宸 韩家明 陈科羽 《应用科技》 CAS 2019年第6期41-45,共5页
输电线路场景的复杂程度较高,经典卷积神经网络对输电线路场景数据集的分类效果较差。为了解决这一问题,利用卷积神经网络的优势,提出了一种基于VGG-19的优化网络结构,并将此优化网络应用在输电线路场景数据集的分类中,优化网络的分类... 输电线路场景的复杂程度较高,经典卷积神经网络对输电线路场景数据集的分类效果较差。为了解决这一问题,利用卷积神经网络的优势,提出了一种基于VGG-19的优化网络结构,并将此优化网络应用在输电线路场景数据集的分类中,优化网络的分类准确度为95.1%。实验结果表明本文提出的优化网络相较于经典的卷积神经网络有更好的分类效果。 展开更多
关键词 输电线路 绝缘子 图像分类 卷积神经网络 全连接网络 VGG-19 AlexNet 批归一化
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基于优化ResNet的输电线路航拍图像分类方法 被引量：4
2
作者 李弘宸 杨忠 +3 位作者 姜遇红 韩家明 赖尚祥 张秋雁 《应用科技》 CAS 2021年第2期64-68,共5页
图像分类算法常被搭载在无人机系统中,以剔除无人机巡线过程中采集到的大量无用数据。针对这一问题,本文在分析了无用图像及有用图像特征的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的输电线路智能图像筛选方法。收集无人机巡检捕捉到的航拍图... 图像分类算法常被搭载在无人机系统中,以剔除无人机巡线过程中采集到的大量无用数据。针对这一问题,本文在分析了无用图像及有用图像特征的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的输电线路智能图像筛选方法。收集无人机巡检捕捉到的航拍图像,并以此为基础建立了一个输电线路航拍数据集,基于ResNet优化并利用航拍图像数据集训练该网络,经过多次迭代训练保留最优权重,通过加载最优权重的神经网络对测试样本进行分类,精确度达到99.00%。 展开更多
关键词 无人机巡线 输电线路 深度学习 图像分类 卷积神经网络 ResNet 分组卷积 网络轻量化
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一种多信息级联聚类输电线检测方法 被引量：2
3
作者 赖尚祥 杨忠 +4 位作者 韩家明 张秋雁 李弘宸 陈聪 李捷文 《应用科技》 CAS 2020年第5期86-93,共8页
针对树障清理空中机器人作业时需规避输电线这一需求,本文提出一种基于级联聚类的输电线检测方法。使用基于海森(Hessian)矩阵的边缘增强算法进行图像预处理;采用霍夫(Hough)变换法提取候选直线;设计一种融合直线空间位置分布特征及长... 针对树障清理空中机器人作业时需规避输电线这一需求,本文提出一种基于级联聚类的输电线检测方法。使用基于海森(Hessian)矩阵的边缘增强算法进行图像预处理;采用霍夫(Hough)变换法提取候选直线;设计一种融合直线空间位置分布特征及长度特征的级联聚类法,有效地删减由复杂背景造成的与输电线特征不相匹配的干扰线,并最终得到对应于输电线边缘的所有直线。实验结果表明,该方法具有较高的准确率及较强的鲁棒性,为树障清理空中机器人的视觉避障研究提供了基础。 展开更多
关键词 无人机 输电线路巡检 植被入侵 输电线检测 边缘增强 K-MEANS算法 霍夫变换 避障
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