迁移学习模式下基于GoogLeNet网络的风电机组视觉检测

• 作者: 刘成成 张娟 徐一鸣 潘高超 顾菊平
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 视觉检测 深度学习 卷积神经网络 GoogLeNet模型 迁移学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 260-265
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6618字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.05.040

摘要

针对无人机航拍环境下拍摄角度变换、特征不显著等干扰问题,提出一种改进的GoogLeNet卷积神经网络对风电机组进行识别和定位,无需人工预选取即可自动提取风电机组类别特征.通过GoogLeNet网络构造风电机组深度特征向量,在网络模型训练过程中引入迁移学习的概念,利用风电机组图像训练已预训练的GoogLeNet网络,在加快模型训练速度的同时,能避免分类网络陷入局部最优解.并在Faster RCNN框架下采用区域建议网络和多任务损失函数将候选区域搜索和边框回归融入到网络中,实现航拍图像中风电机组的自动分类和标注,缩短数据处理时间.实验结果表明,通过迁移学习的手段,利用优化的GoogLeNet网络能改善复杂航拍环境下的目标视觉检测准确率,完成风电机组自动定位任务,基于GoogLeNet的风电机组平均准确率达到了96％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娟	南通大学电气工程学院	52	278	9.0	15.0
2	顾菊平	南通大学电气工程学院	70	416	10.0	16.0
3	徐一鸣	南通大学电气工程学院	17	42	4.0	5.0
4	潘高超	南通大学电气工程学院	2	4	1.0	2.0
5	刘成成	南通大学电气工程学院	1	4	1.0	1.0