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基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别 被引量:4
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作者 毛先胤 马晓红 王雪晨 《自动化技术与应用》 2021年第11期118-121,126,共5页
本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法。以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题。以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中... 本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法。以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题。以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中的基础信息,再面向图像提取固定数量候选框的图像特征,与优化后图像分类网络相衔接,从而构成整体卷积神经网络模型,以智能识别电力设备周围存在的杂草。通过实验分析,结果表明,基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别方法准确率高达98.24%,而600×600的图像检测只需耗费约0.25s,在保障高准确率的基础上,实现了高效快速识别。 展开更多
关键词 可见光 机巡图像 电力设备 杂草识别 智能
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