期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法研究
被引量:
1
1
作者
李宁
张彦辉
+2 位作者
尚英强
周弋
高金秋
《电子技术应用》
2022年第9期108-113,118,共7页
为了提高风机叶片图像的分割质量,提出了一种改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法。由于无人机采集风机叶片图像具有背景复杂和叶片占比差异较大的问题,提出的算法在DeepLabv3+网络的基础上改进了ASPP模块和Decoder模块。DASPP通过级...
为了提高风机叶片图像的分割质量,提出了一种改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法。由于无人机采集风机叶片图像具有背景复杂和叶片占比差异较大的问题,提出的算法在DeepLabv3+网络的基础上改进了ASPP模块和Decoder模块。DASPP通过级联多个空洞卷积层,使用密集连接的方式将每个空洞卷积层的输出传递给后续的空洞卷积层,通过一系列的特征连接编码不同尺度的中间特征,获得了更大范围的感受野。在Decoder阶段添加多层特征融合,以恢复在降采样过程中丢失的细节信息和各级特征。通过对风机叶片数据集进行实验,MIoU值达到了0.9913,PA值达到了0.9968,实验表明该设计的算法对风机叶片的分割效果优于DeepLabv3+网络,具有更好的细节信息。
展开更多
关键词
风机叶片
图像分割
DeepLabv3+
daspp
下载PDF
职称材料
题名
基于改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法研究
被引量:
1
1
作者
李宁
张彦辉
尚英强
周弋
高金秋
机构
国网北京电力公司电缆分公司
出处
《电子技术应用》
2022年第9期108-113,118,共7页
文摘
为了提高风机叶片图像的分割质量,提出了一种改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法。由于无人机采集风机叶片图像具有背景复杂和叶片占比差异较大的问题,提出的算法在DeepLabv3+网络的基础上改进了ASPP模块和Decoder模块。DASPP通过级联多个空洞卷积层,使用密集连接的方式将每个空洞卷积层的输出传递给后续的空洞卷积层,通过一系列的特征连接编码不同尺度的中间特征,获得了更大范围的感受野。在Decoder阶段添加多层特征融合,以恢复在降采样过程中丢失的细节信息和各级特征。通过对风机叶片数据集进行实验,MIoU值达到了0.9913,PA值达到了0.9968,实验表明该设计的算法对风机叶片的分割效果优于DeepLabv3+网络,具有更好的细节信息。
关键词
风机叶片
图像分割
DeepLabv3+
daspp
Keywords
fan blade
image segmentation
DeepLabv3+
daspp
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进DeepLabv3+网络的风机叶片分割算法研究
李宁
张彦辉
尚英强
周弋
高金秋
《电子技术应用》
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部