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摘要:
提出了一种基于注意力机制的红外图像和自然图像电力设备异常检测方法.该方法包括三个分支:自然图像、红外图像和注意力分支.前两个分支通过相似的网络提取各自的深层次特征,注意力分支用于强化关键的深度特征并且抑制不相关声特征.此外,还加入了权重共享和一致性损失,充分挖掘两种模态下关键的深度特征,弥补两种模态之间的差距.
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文献信息
篇名 基于注意力机制的红外图像和自然图像电力设备异常检测方法研究
来源期刊 通信电源技术 学科
关键词 电力设备 自然图像 红外图像 注意力机制
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 研制开发
研究方向 页码范围 14-16,18
页数 4页 分类号
字数 3728字 语种 中文
DOI 10.19399/j.cnki.tpt.2020.04.004
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 刘晓华 15 17 2.0 3.0
2 李茗 5 1 1.0 1.0
3 严利雄 12 8 2.0 2.0
4 司马朝进 4 1 1.0 1.0
5 刘志鹏 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电力设备
自然图像
红外图像
注意力机制
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
通信电源技术
月刊
1009-3664
42-1380/TN
大16开
武汉东湖新经济技术开发区大学园路20号普诺大楼4楼
38-371
1984
chi
出版文献量(篇)
9914
总下载数(次)
58
总被引数(次)
20085
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