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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
1
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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