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题名深度学习在军用光缆线路无人机巡检中的应用
被引量：15
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作者
张明江
李红卫
赵卫虎
夏贵进
王程远
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机构
国防科技大学信息通信学院试验训练基地
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出处
《光通信研究》
北大核心
2018年第6期57-61,共5页
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基金
全军军事类研究生资助项目(2016JY418)
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文摘
军用光缆网是重要的国防基础通信设施,传统的人工徒步巡检是查找光缆线路隐患的主要措施,但其耗时长,人力物力消耗大,易受敷设方式和地形环境变化影响。而采用无人机进行光缆线路巡检,时效性强,安全性高且经济性好,是未来的重点发展方向。由于工程车辆施工挖掘是造成光缆线路障碍的最主要原因,为此,文章提出将深度学习更快的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测方法应用到无人机航拍巡检图像的工程车辆检测中。基于航空影像中的车辆检测(VEDAI)公共数据集制作了工程车辆数据集,通过仿真训练和测试,实现了航拍图像中挖掘机和推土机等工程车辆的Faster RCNN目标检测,检测平均精度(AP)值达0.659,优于传统的可变形组建模型(DPM)和方向梯度直方图+局部二值模式+支持向量机(HOG+LBP+SVM)等机器学习检测算法,研究结果可为军用光缆线路的无人机巡检应用研究提供一定的参考。
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关键词
无人机光缆线路巡检
深度学习
更快的基于区域的卷积神经网络
工程车辆检测
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Keywords
patrol and inspection for optical cable lines by unmanned aerial vehicle
deep learning
Faster R CNN
engineering vehicle detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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