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题名基于改进Centernet的变电设备红外检测方法
被引量：7
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作者
黄悦华
杨楚睿
陈晨
李晨
万旭东
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机构
三峡大学电气与新能源学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第4期142-148,共7页
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基金
国家自然科学基金(52007103)
湖北省科技重大专项(2020AEA012)资助
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文摘
变电站红外图像中小目标众多并且环境复杂,导致现有检测算法精度较低,因此本文提出一种基于改进Centernet的变电设备红外检测方法。首先以Centernet作为基础模型,将FPN结构引入上采样网络以充分利用小目标特征信息,从而解决小目标难以被精确检测的问题;然后,为提升网络在复杂环境中检测的鲁棒性,通过在主干网络resnet50中嵌入注意力机制来提升网络对重要目标的关注;最后,采用CIOU损失替换中心点偏移损失和宽高损失的训练策略以加速网络收敛、提升训练效果。实验结果表明,本文方法在小目标检测和复杂环境检测中都能有较好的检测效果,检测精度相比改进前提升3.1%,达到92.7%,相比Faster R-CNN等现有方法精度更高,在变电设备红外检测中具有一定参考价值。
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关键词
变电设备红外图像
Centernet
特征金字塔
注意力机制
CIOU
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Keywords
infrared images of substation equipment
Centernet
feature pyramid network
attention mechanism
CIOU
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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