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改进的Fast-CNN模型在绝缘子特征检测中的研究
改进的Fast-CNN模型在绝缘子特征检测中的研究
作者:
张烨
曹雯
朱永灿
纪超
黄新波
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
机器视觉
深度学习
显著性计算
绝缘子检测
快速卷积神经网络
摘要:
针对目前电网巡检系统中采用红外成像检测绝缘子串特征的效果受环境影响,提出联合显著区域和Fast-CNN网络(改进后的卷积神经网络)用于绝缘子特征检测研究.显著区域检测首先采用超像素描述各区域位置的整体信息;然后基于各超像素的特征协方差信息计算各超像素的显著度得到大致显著区域;再通过区域模块化和局部复杂度对比提取显著特征,同时将2种方法提取的显著特征分别输入改进后的Fast-CNN网络进行显著区域检测,同时引入动态自适应池化模型和余弦窗处理中间层,最后通过多次迭代训练得到绝缘子特征,避免CNN模型耗时的全图搜索.将本文算法在红外图像库中进行测试,本文算法的F-Measure以及平均误差MAE均优于当前流行算法.
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绝缘子
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目标识别
在役绝缘子失效特征与无损检测
绝缘子
失效特征
损伤部位
在役无损检测
在役绝缘子失效特征与无损检测
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文献信息
篇名
改进的Fast-CNN模型在绝缘子特征检测中的研究
来源期刊
计算机与现代化
学科
工学
关键词
机器视觉
深度学习
显著性计算
绝缘子检测
快速卷积神经网络
年,卷(期)
2019,(4)
所属期刊栏目
图像处理
研究方向
页码范围
59-64,71
页数
7页
分类号
TP391.4
字数
4627字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.04.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄新波
西安工程大学电子信息学院
168
2529
27.0
44.0
2
张烨
西安工程大学电子信息学院
22
155
8.0
12.0
3
朱永灿
西安工程大学电子信息学院
45
224
9.0
14.0
4
纪超
西安工程大学电子信息学院
11
31
3.0
5.0
5
曹雯
西安工程大学电子信息学院
28
68
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深度学习
显著性计算
绝缘子检测
快速卷积神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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