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基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
被引量：
14
1
作者
董翔宇
李安
+3 位作者
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期748-752,770,共6页
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效...
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。
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关键词
场景识别
卷积
神经网络(CNN)
局部卷积监控
变电站巡检机器人
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职称材料
题名
基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
被引量：
14
1
作者
董翔宇
李安
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
机构
国网安徽省电力有限公司检修分公司
合肥湛达智能科技有限公司
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第6期748-752,770,共6页
基金
国网安徽省电力有限公司科技资助项目(52120319000D)。
文摘
近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。
关键词
场景识别
卷积
神经网络(CNN)
局部卷积监控
变电站巡检机器人
Keywords
scene recognition
convolutional neural networks(CNN)
local convolution supervision
substation inspection robot
分类号
TP391.413 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别
董翔宇
李安
汪太平
祁麟
汪世才
朱仲贤
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
14
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