用关键点密度算法加速基于卷积神经网络的绝缘子图像目标检测

• 作者: 刘爱民 孙为民 张凯 王晖 高涛
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 关键点密度算法 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 13-14,95
• 页数: 3页
• 字数: 2905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5059.2018.16.006

摘要

在无人机自主巡检高压输电线路的应用中,图像目标检测的高准确率和快速响应时间是至关重要的.当前的图像目标检测算法存在高准确率与快速相应时间不可兼得的矛盾.在目标检测的整个流程中,区域计算已经成为降低响应时间的瓶颈.本文用关键点密度算法代替选择性搜索算法来得到区域集合,从而在不降低准确率的情况下,减少响应时间.实验结果表明,我们提出的方法在保证准确率的同时,把目标检测响应时间减少了一半,降到了一秒以内.这大大提高了无人机自主巡检高压输电线路的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高涛		5	4	1.0	2.0
2	王晖		3	3	1.0	1.0
3	张凯		2	3	1.0	1.0
4	孙为民		2	3	1.0	1.0
5	刘爱民		1	0	0.0	0.0