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基于D-S证据理论的接触网关键特征识别研究
1
作者
王伟
谭富林
+1 位作者
孙博
刘海庆
《中国铁路》
北大核心
2025年第9期100-106,共7页
为准确识别铁路接触网巡检图像与几何参数测量数据中的关键特征(如定位线夹、吊弦线夹),首先利用图像特征、采用改进的YOLOv3检测模型进行测试,发现该类方法易受线路上相似物件的干扰,误判率高;又依据接触网“之”字形设计和弹性悬挂特...
为准确识别铁路接触网巡检图像与几何参数测量数据中的关键特征(如定位线夹、吊弦线夹),首先利用图像特征、采用改进的YOLOv3检测模型进行测试,发现该类方法易受线路上相似物件的干扰,误判率高;又依据接触网“之”字形设计和弹性悬挂特性,提出数据趋势识别法,该方法在数据平稳时效果良好,但易受接触网非常规布局或数据波动的影响导致漏判。为综合二者优势、克服单一方法缺陷,进一步提出利用D-S证据理论,对上述2种方法的识别结果进行决策级融合,使吊弦和定位器线夹识别的F1值优于95%,识别效果优于单一方法,能更有效、更可靠地识别接触网关键特征,为进一步保障供电安全提供技术支撑。
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关键词
接触网线夹
目标识别
关键特征
D-S证据理论
基本概率分配函数
深度学习
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职称材料
基于改进YOLO v3的红掌佛焰与病虫害特征检测研究
被引量：
2
2
作者
何平
刘荣
谭富林
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第9期105-109,共5页
针对红掌人工分级效率低下且易对红掌植株造成损伤的问题,提出改进YOLO v3网络模型来实现对红掌佛焰与病虫害特征的提取与检测,实现红掌准确分级。将YOLO v3特征金字塔网络替换双向特征金字塔-3网络,提升模型的感受野。添加通道注意力模...
针对红掌人工分级效率低下且易对红掌植株造成损伤的问题,提出改进YOLO v3网络模型来实现对红掌佛焰与病虫害特征的提取与检测,实现红掌准确分级。将YOLO v3特征金字塔网络替换双向特征金字塔-3网络,提升模型的感受野。添加通道注意力模块,强化有效特征并减少噪声。使用解耦合检测头代替耦合检测头,提升模型的精度与泛化能力。实验结果表明,相比于YOLO v3、CSP-YOLO v3、Mask-RCNN等目标检测模型,在不明显降低检测速度的前提下,改进YOLO v3模型对红掌佛焰与病虫害特征检测具有更高的精确率和召回率,能适用大批量红掌分级鉴定,满足实际生产需求。
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关键词
特征检测
改进YOLO
v3
红掌佛焰与病虫害
检测精确率
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职称材料
题名
基于D-S证据理论的接触网关键特征识别研究
1
作者
王伟
谭富林
孙博
刘海庆
机构
天津大学精密仪器与光电子学院
易思维(杭州)科技股份有限公司产品技术中心
出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第9期100-106,共7页
文摘
为准确识别铁路接触网巡检图像与几何参数测量数据中的关键特征(如定位线夹、吊弦线夹),首先利用图像特征、采用改进的YOLOv3检测模型进行测试,发现该类方法易受线路上相似物件的干扰,误判率高;又依据接触网“之”字形设计和弹性悬挂特性,提出数据趋势识别法,该方法在数据平稳时效果良好,但易受接触网非常规布局或数据波动的影响导致漏判。为综合二者优势、克服单一方法缺陷,进一步提出利用D-S证据理论,对上述2种方法的识别结果进行决策级融合,使吊弦和定位器线夹识别的F1值优于95%,识别效果优于单一方法,能更有效、更可靠地识别接触网关键特征,为进一步保障供电安全提供技术支撑。
关键词
接触网线夹
目标识别
关键特征
D-S证据理论
基本概率分配函数
深度学习
Keywords
OCS clamp
target recognition
key features
D-S evidence theory
basic probability distribution function
deep learning
分类号
U225 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLO v3的红掌佛焰与病虫害特征检测研究
被引量：
2
2
作者
何平
刘荣
谭富林
机构
浙大宁波理工学院机电与能源工程学院
杭州电子科技大学机械工程学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第9期105-109,共5页
基金
浙江省自然科学基金重点项目(LZ21A020001)
浙江省高校实验室工作研究项目(YB202028)。
文摘
针对红掌人工分级效率低下且易对红掌植株造成损伤的问题,提出改进YOLO v3网络模型来实现对红掌佛焰与病虫害特征的提取与检测,实现红掌准确分级。将YOLO v3特征金字塔网络替换双向特征金字塔-3网络,提升模型的感受野。添加通道注意力模块,强化有效特征并减少噪声。使用解耦合检测头代替耦合检测头,提升模型的精度与泛化能力。实验结果表明,相比于YOLO v3、CSP-YOLO v3、Mask-RCNN等目标检测模型,在不明显降低检测速度的前提下,改进YOLO v3模型对红掌佛焰与病虫害特征检测具有更高的精确率和召回率,能适用大批量红掌分级鉴定,满足实际生产需求。
关键词
特征检测
改进YOLO
v3
红掌佛焰与病虫害
检测精确率
Keywords
characteristic detection
improved YOLO v3
anthurium flame and pests
detection accuracy
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S431.9 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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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D-S证据理论的接触网关键特征识别研究
王伟
谭富林
孙博
刘海庆
《中国铁路》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLO v3的红掌佛焰与病虫害特征检测研究
何平
刘荣
谭富林
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023
2
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职称材料
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