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基于深度学习的输电线路杆塔鸟窝识别方法研究
基于深度学习的输电线路杆塔鸟窝识别方法研究
作者:
周振峰
时磊
杨渊
欧进永
邱实
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
深度学习
RetinaNet模型
特征提取
特征金字塔
鸟窝识别
摘要:
为实现输电线路杆塔中鸟窝的快速准确检测,提出一种基于RetinaNet深度学习模型的鸟窝识别方法,利用ResNet-50进行前期特征提取,通过FPN网络对前期标准特征进行加强,构建特征金字塔影像,以满足不同尺度大小的鸟窝目标检测,然后在特征金字塔的基础上构建了一个分类子网和回归子网,分别用于识别鸟窝和回归鸟窝的具体位置.通过与经典目标检测方法进行详细对比分析,利用F1-Score精度指标和检测速度指标对检测效果进行了量化分析,实验结果表明,所采用的鸟窝检测模型F1-Score指标可达0.932,优于其他三种经典方法,并能充分应对拍摄角度、遮挡等各种复杂场景问题.
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文献信息
篇名
基于深度学习的输电线路杆塔鸟窝识别方法研究
来源期刊
机电信息
学科
关键词
深度学习
RetinaNet模型
特征提取
特征金字塔
鸟窝识别
年,卷(期)
2020,(24)
所属期刊栏目
电气工程与自动化
研究方向
页码范围
22-23
页数
2页
分类号
字数
1464字
语种
中文
DOI
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
杨渊
6
5
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2.0
2
时磊
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周振峰
2
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节点文献
深度学习
RetinaNet模型
特征提取
特征金字塔
鸟窝识别
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
机电信息
主办单位:
江苏《机电信息》杂志社有限公司
出版周期:
旬刊
ISSN:
1671-0797
CN:
32-1628/TM
开本:
大16开
出版地:
南京山西路120号江苏成套大厦12楼
邮发代号:
28-285
创刊时间:
2001
语种:
chi
出版文献量(篇)
19929
总下载数(次)
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总被引数(次)
30590
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