【摘 要】
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针对复杂背景下航拍图像中绝缘子识别定位困难问题,引入深度学习算法,利用基于区域建议的Faster R-CNN算法实现图像中的绝缘子识别及定位.利用采集的绝缘子图像进行Faster R-
【机 构】
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广西电网有限责任公司玉林供电局,广西 玉林,537000武汉珈铭凯尔电气科技发展有限公司,湖北 武汉,430000;
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针对复杂背景下航拍图像中绝缘子识别定位困难问题,引入深度学习算法,利用基于区域建议的Faster R-CNN算法实现图像中的绝缘子识别及定位.利用采集的绝缘子图像进行Faster R-CNN网络的训练,使其自主学习绝缘子图像特征.在卷积网络输出的特征图上运用RPN生成绝缘子目标候选框,RPN与Faster R-CNN网络共享卷积结果,使网络运算速度明显提升.对于训练好的基于区域建议的Faster R-CNN模型,输入待检测图像,模型将根据自主学习的图像特征,自动判断图像中是否存在绝缘子,判断绝缘子类型,并用方框定位出绝缘子所在区域.最后,采用输电线路巡线中无人机拍摄的现场照片对该模型检测效果进行了测试,结果表明,相对于传统目标识别方法,该方法极大的提升了识别精度,并有效缩短了检测时间.
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