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题名基于深度学习的绝缘子精确识别
被引量：10
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作者
张青华
李彩林
孙延坤
杨长磊
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机构
山东理工大学建筑工程学院
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出处
《电瓷避雷器》
CAS
北大核心
2022年第1期143-150,共8页
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基金
国家自然科学基金(编号:41601496,41701525)
山东省重点研发计划(编号:2018GGX106002)
山东省自然科学基金(编号:ZR2017LD002)。
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文摘
针对大量高分辨率的无人机航拍影像中自爆绝缘子的检测问题,提出一种基于SSD检测网络改进的MFPSSD网络(Multidirectional Feature Pyramid Single Shot Detector,MFPSSD),实现绝缘子目标的精确识别。第一,利用K-means算法对训练数据进行聚类分析得到绝缘子数据集中的样本形状分布特征,然后设置默认框参数。第二,将多向特征金字塔结构引入SSD目标检测算法,实现低层网络与高层网络的多向连接,有效将底层信息与高层信息进行特征融合。实验结果表明,与SSD、Faster R-CNN等算法相比较,MFPSSD目标检测算法在检测速度和检测精度两方面性能更好。
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关键词
深度学习
SSD
绝缘子
K均值
多向特征金字塔
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Keywords
deep learning
SSD
insulator
K-means
multidirectional feature pyramid
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分类号
TM75
[电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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