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融合注意力机制的输电部件及缺陷检测模型
被引量：
1
1
作者
高伟
董云云
+1 位作者
刘军
张兴忠
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第3期929-936,共8页
针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模...
针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模型的数据增广方法,构建样本量为23327的数据集,达到91.37%的检测mAP。实验结果表明,提出模型满足输电线路多目标识别和故障检测的鲁棒性和准确性要求。
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关键词
se
Net模块
faster
rcnn
模型
基于面积的非极大值抑制(Aera-NMS)算法
无人机巡检
数据增广
se
-
faster
rcnn
模型
区域生成网络
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职称材料
题名
融合注意力机制的输电部件及缺陷检测模型
被引量：
1
1
作者
高伟
董云云
刘军
张兴忠
机构
国网山西省电力公司互联网部
太原理工大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第3期929-936,共8页
基金
山西省重点研发计划基金项目(201803D31041)
国网山西省电力公司信息化基金项目(B1051C200016)。
文摘
针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模型的数据增广方法,构建样本量为23327的数据集,达到91.37%的检测mAP。实验结果表明,提出模型满足输电线路多目标识别和故障检测的鲁棒性和准确性要求。
关键词
se
Net模块
faster
rcnn
模型
基于面积的非极大值抑制(Aera-NMS)算法
无人机巡检
数据增广
se
-
faster
rcnn
模型
区域生成网络
Keywords
se
Net
faster
rcnn
Area-ba
se
d
non-maximum
suppression(Aera-NMS)
unmanned
air
vehicle
inspections
data
augmentation
se
-
faster
rcnn
region
proposal
network(RPN)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力机制的输电部件及缺陷检测模型
高伟
董云云
刘军
张兴忠
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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