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用于接触网可视化接地识别的改进VGG—16模型
被引量：
5
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作者
吉鑫
陈剑云
完颜幸幸
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期58-60,72,共4页
针对由于人为及外界复杂环境因素的干扰,接触网可视化接地系统的视频图像识别率较低的问题,提出了一种经结构简化与改进的VGG—16深度网络模型。通过迁移学习策略获得了良好的特征提取能力,结合稀疏自编码器(SAE)优化卷积特征,使网络具...
针对由于人为及外界复杂环境因素的干扰,接触网可视化接地系统的视频图像识别率较低的问题,提出了一种经结构简化与改进的VGG—16深度网络模型。通过迁移学习策略获得了良好的特征提取能力,结合稀疏自编码器(SAE)优化卷积特征,使网络具有一定的稀疏性,提升模型识别精度和泛化能力,又使训练参数减少。实验结果表明:该模型在验证集上达到了92%的识别率。
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关键词
可视化接地
图像识别
迁移学习
稀疏自编码器
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题名
用于接触网可视化接地识别的改进VGG—16模型
被引量：
5
1
作者
吉鑫
陈剑云
完颜幸幸
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期58-60,72,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51467004)。
文摘
针对由于人为及外界复杂环境因素的干扰,接触网可视化接地系统的视频图像识别率较低的问题,提出了一种经结构简化与改进的VGG—16深度网络模型。通过迁移学习策略获得了良好的特征提取能力,结合稀疏自编码器(SAE)优化卷积特征,使网络具有一定的稀疏性,提升模型识别精度和泛化能力,又使训练参数减少。实验结果表明:该模型在验证集上达到了92%的识别率。
关键词
可视化接地
图像识别
迁移学习
稀疏自编码器
Keywords
visual
over
contact
system
(
ocs
)
earthing
image
recognition
transfer
learning
sparse
automatic
encoder(SAE)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于接触网可视化接地识别的改进VGG—16模型
吉鑫
陈剑云
完颜幸幸
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
5
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