10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.10.006
一种适用输电线路智能巡检的人工智能图像识别方法
特征提取作为处理输电线路航拍巡检图像最重要阶段之一,传统方法对故障或目标的识别准确率不高且单一,耗时较长,且易受到背景、形态及材料等因素的影响,难以应用于实际中.为解决上述传统方法缺陷,引入深度学习,采用一种基于区域的全卷积网络,利用标注数据训练其网络,并利用在线困难样本挖掘、样本优化、软性非极大值抑制等改进方法进行优化.实验结果表明,所提方面在定位目标更快更准确,应用在输电线路巡检的检测精度较高,以满足输电线路智能巡检的需求.
深度学习、图像识别、基于区域的全卷积网络、目标检测、输电线路
TM930
2023-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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