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基于深度学习的高铁电线杆及杆号检测与识别方法
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作者 田宇 徐志洁 +2 位作者 张健钦 张冬梅 范博文 《计算机科学与应用》 2022年第10期2318-2330,共13页
面向高铁电线杆智能监测任务,提出一种基于YOLOv3的端到端的高铁电线杆自动检测及杆号识别算法。该算法首先对电线杆及杆号区域进行检测,并根据杆号区域检测坐标自动裁剪,然后识别杆号区域中的数字,最后将电线杆检测结果与数字识别结果... 面向高铁电线杆智能监测任务,提出一种基于YOLOv3的端到端的高铁电线杆自动检测及杆号识别算法。该算法首先对电线杆及杆号区域进行检测,并根据杆号区域检测坐标自动裁剪,然后识别杆号区域中的数字,最后将电线杆检测结果与数字识别结果自动结合。通过构建高铁电线杆图像数据集以及杆号区域数据集,进行大量实验。实验结果表明,我们提出的方法对电线杆及杆上编号的检测与识别准确率分别达到了97.50%、95.30%,能有效地完成高铁最优电线杆及杆号的自动检测任务。 展开更多
关键词 目标检测 高铁电线杆 杆号 YOLOv3 两阶段检测
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