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基于4层R-CNN的输电线路多目标检测
被引量：
7
1
作者
单亚锋
赵天宇
+2 位作者
付昱
付华
王珂珂
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期270-276,共7页
针对输电线路无人机巡检中远景航拍图像目标小、目标重叠、鸟巢和背景杂草类似等情况,提出基于残差网络(ResNet101)和6层特征金字塔网络(FPN)的多阶段级联神经网络深度学习检测模型.提出4层卷积神经网络(FourR-CNN)级联网络,使用深度残...
针对输电线路无人机巡检中远景航拍图像目标小、目标重叠、鸟巢和背景杂草类似等情况,提出基于残差网络(ResNet101)和6层特征金字塔网络(FPN)的多阶段级联神经网络深度学习检测模型.提出4层卷积神经网络(FourR-CNN)级联网络,使用深度残差神经网络(Res Net101+FPN)进行特征提取,生成特征框,在不同的重叠度下对R-CNN进行级联操作,并对预处理后的图像进行训练.研究结果表明:在复杂背景下ResNet101和6层FPN的FourR-CNN检测模型对输电线路上的绝缘子、绝缘子缺陷、防振锤,以及鸟巢等9类目标识别效果较好,对于2000张测试样本的平均精度达到95.8%,为输电线路的智能检测提供了新思路.
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关键词
多目标识别
深度学习
样本生成
四层级联卷积神经网络
特征提取
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职称材料
题名
基于4层R-CNN的输电线路多目标检测
被引量：
7
1
作者
单亚锋
赵天宇
付昱
付华
王珂珂
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期270-276,共7页
基金
国家自然科学基金(51974151)
辽宁省高等学校创新团队项目(LT2019007)
辽宁省高等学校国(境)外培养项目(2019GJWZD002)
文摘
针对输电线路无人机巡检中远景航拍图像目标小、目标重叠、鸟巢和背景杂草类似等情况,提出基于残差网络(ResNet101)和6层特征金字塔网络(FPN)的多阶段级联神经网络深度学习检测模型.提出4层卷积神经网络(FourR-CNN)级联网络,使用深度残差神经网络(Res Net101+FPN)进行特征提取,生成特征框,在不同的重叠度下对R-CNN进行级联操作,并对预处理后的图像进行训练.研究结果表明:在复杂背景下ResNet101和6层FPN的FourR-CNN检测模型对输电线路上的绝缘子、绝缘子缺陷、防振锤,以及鸟巢等9类目标识别效果较好,对于2000张测试样本的平均精度达到95.8%,为输电线路的智能检测提供了新思路.
关键词
多目标识别
深度学习
样本生成
四层级联卷积神经网络
特征提取
Keywords
multi-target recognition
deep learning
sample generation
Four R-CNN
feature extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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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4层R-CNN的输电线路多目标检测
单亚锋
赵天宇
付昱
付华
王珂珂
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
7
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