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基于特征选择YOLOv3网络的红外图像绝缘子检测方法
被引量:
11
1
作者
陈明
赵连飞
+2 位作者
苑立民
徐峰
韩默
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期262-267,共6页
为了解决红外电力图像中绝缘子所占比例较小,背景复杂导致绝缘子漏检和定位不准的现象,提出了基于特征选择YOLOv3网络的检测方法。所提出的方法在金字塔形YOLOv3网络的自顶向下采样过程中加入了金字塔特征注意网络。金字塔特征注意网络...
为了解决红外电力图像中绝缘子所占比例较小,背景复杂导致绝缘子漏检和定位不准的现象,提出了基于特征选择YOLOv3网络的检测方法。所提出的方法在金字塔形YOLOv3网络的自顶向下采样过程中加入了金字塔特征注意网络。金字塔特征注意网络基于网络高层语义特征图计算特征权重矩阵,并使用该特征权重矩阵过滤掉网络低层细节特征的冗余。最后,将经过特征过滤后的低层特征图和高层语义特征图串联在一起,得到既有精确的绝缘子细节信息又有丰富高层语义信息的特征图。实验结果表明,所提出方法的检测效果要优于原有YOLOv3网络且保留了原有网络实时性好的特点。
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关键词
绝缘子检测
金字塔特征注意网络
特征
金字塔
目标检测
下载PDF
职称材料
题名
基于特征选择YOLOv3网络的红外图像绝缘子检测方法
被引量:
11
1
作者
陈明
赵连飞
苑立民
徐峰
韩默
机构
国网吉林省电力有限公司信息通信公司
国网吉林省电力有限公司
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期262-267,共6页
基金
国网科技项目“省级电网数据资产盘点关键技术研究及应用”(SGJLXT00JFJS2000098)
文摘
为了解决红外电力图像中绝缘子所占比例较小,背景复杂导致绝缘子漏检和定位不准的现象,提出了基于特征选择YOLOv3网络的检测方法。所提出的方法在金字塔形YOLOv3网络的自顶向下采样过程中加入了金字塔特征注意网络。金字塔特征注意网络基于网络高层语义特征图计算特征权重矩阵,并使用该特征权重矩阵过滤掉网络低层细节特征的冗余。最后,将经过特征过滤后的低层特征图和高层语义特征图串联在一起,得到既有精确的绝缘子细节信息又有丰富高层语义信息的特征图。实验结果表明,所提出方法的检测效果要优于原有YOLOv3网络且保留了原有网络实时性好的特点。
关键词
绝缘子检测
金字塔特征注意网络
特征
金字塔
目标检测
Keywords
insulator detection
pyramid feature attention network
pyramid features
object detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择YOLOv3网络的红外图像绝缘子检测方法
陈明
赵连飞
苑立民
徐峰
韩默
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
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职称材料
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参考文献
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