基于深度学习的输电线路锈蚀检测方法的研究
高压输电线路环境复杂、生锈部件形状差异较大,其中的锈蚀难以检测.针对该问题,提出基于深度学习的Faster-RCNN目标检测模型与锈蚀HSI颜色特征结合的锈蚀检测方法.先利用锈蚀的颜色特征去除图像中的干扰背景,再使用Faster-RCNN对去除干扰背景后的图像进行锈蚀检测.与单独采用基于HSI颜色特征的锈蚀检测方法和单独采用深度学习方法相比,深度学习算法与HSI颜色特征结合的方法在判别锈蚀有无的正确率和召回率上有较大提高,在定位的准确性上相对于基于HSI颜色特征的锈蚀检测方法也有较大提高,与单独采用深度学习方法检测的准确率较为接近.实验结果表明,该方法符合实际需求,且优于基于HSI颜色特征的锈蚀检测方法和单独使用深度学习方法.
目标检测、深度学习、锈蚀识别、输电线路、图像处理
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TN911.73
国家自然科学基金61471230
2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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