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基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法 被引量：2
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作者 徐越 段鑫 +2 位作者 刘子祎 袁晨 刘君 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2023年第2期180-188,共9页
绝缘子是输电线路的重要组成部分。为了实现输电线路巡检的智能化,对绝缘子区域的自动化识别是基础性工作之一。笔者提出了一种基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法,同时将DeepLab V3+的分割性能与现有的主流卷积神经... 绝缘子是输电线路的重要组成部分。为了实现输电线路巡检的智能化,对绝缘子区域的自动化识别是基础性工作之一。笔者提出了一种基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法,同时将DeepLab V3+的分割性能与现有的主流卷积神经网络U-Net、Residual U-Net、Dilated U-Net进行了比较。结果显示DeepLab V3+方法不但在DICE指标上得到了93.28%的分割精度,在IOU指标、敏感性和Jaccard定量分析中也都表现出最好的性能。实验证明该方法为自动化分割绝缘子区域,提高输电线路巡检的效率和准确性提供了一种潜在的工具。 展开更多
关键词 电网巡检 绝缘子 卷积神经网络 图像分割
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