基于边缘计算的机巡图像缺陷识别算法研究

• 作者: 林志达 董召杰
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 图像缺陷识别算法 Faster R-CNN 无人机巡检图像
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.07.077

摘要

机巡图像识别算法(Faster R-CNN算法)存在识别精度低的不足,为此提出基于边缘计算的机巡图像缺陷识别算法.通过对机巡图像缺陷特征提取,再利用RPN网络获取目标候选区域,利用边缘计算优化Faster R-CNN算法,在此基础上,实行Faster R-CNN训练,再通过正负样本和损失函数对目标区域实施精确分类,从而识别出机巡图像缺陷,至此完成基于边缘计算的机巡图像缺陷识别算法研究.通过与传统算法、未经优化的Faster R-CNN算法作对比实验,实验结果表明,提出的基于边缘计算的机巡图像缺陷识别算法能更有效地识别机巡图像缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林志达		16	14	2.0	3.0
2	董召杰		6	0	0.0	0.0