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基于轻量型编解码网络的复杂输电线图像识别
1
作者
李运堂
朱文凯
+5 位作者
李恒杰
冯娟
陈源
金杰
王冰清
李孝禄
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期31-40,共10页
针对现有输电线图像识别网络参数多、耗时长等问题,本文构建了轻量型编解码网络,实现了多根交叉复杂输电线的快速准确识别。编码器以常规MobileNetV3前16层为基础,通过减少网络参数,采用卷积块注意力模块代替常规MobileNetV3网络的挤压...
针对现有输电线图像识别网络参数多、耗时长等问题,本文构建了轻量型编解码网络,实现了多根交叉复杂输电线的快速准确识别。编码器以常规MobileNetV3前16层为基础,通过减少网络参数,采用卷积块注意力模块代替常规MobileNetV3网络的挤压和激励注意力模块,从而提高了网络的输电线特征信息提取能力。结合深度可分离卷积和深度空洞空间金字塔池化模块构建解码器,扩大感受野,提高网络聚合不同尺度上下文信息能力。利用L1正则方法稀疏训练网络,根据缩放因子与对应通道输出乘积的数值,设定剪枝阈值去除网络冗余通道,有效压缩网络体积,提高输电线识别速度。实验结果表明,轻量型编解码网络的平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIoU)和识别速度分别达到了92.11%、84.19%和41f/s,优于PSPNet、U2Net和已有改进的输电线识别网络。
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关键词
复杂输电线识别
轻量型编解码网络
注意力机制
深度空洞空间金字塔池化
网络
剪枝
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职称材料
题名
基于轻量型编解码网络的复杂输电线图像识别
1
作者
李运堂
朱文凯
李恒杰
冯娟
陈源
金杰
王冰清
李孝禄
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期31-40,共10页
基金
浙江省属高校基本科研业务费专项资金(2020YW29)。
文摘
针对现有输电线图像识别网络参数多、耗时长等问题,本文构建了轻量型编解码网络,实现了多根交叉复杂输电线的快速准确识别。编码器以常规MobileNetV3前16层为基础,通过减少网络参数,采用卷积块注意力模块代替常规MobileNetV3网络的挤压和激励注意力模块,从而提高了网络的输电线特征信息提取能力。结合深度可分离卷积和深度空洞空间金字塔池化模块构建解码器,扩大感受野,提高网络聚合不同尺度上下文信息能力。利用L1正则方法稀疏训练网络,根据缩放因子与对应通道输出乘积的数值,设定剪枝阈值去除网络冗余通道,有效压缩网络体积,提高输电线识别速度。实验结果表明,轻量型编解码网络的平均像素精度(MPA)、平均交并比(MIoU)和识别速度分别达到了92.11%、84.19%和41f/s,优于PSPNet、U2Net和已有改进的输电线识别网络。
关键词
复杂输电线识别
轻量型编解码网络
注意力机制
深度空洞空间金字塔池化
网络
剪枝
Keywords
complex power lines recognition
lightweight encoder-decoder network
attention mechanism
deep atrous spatial pyramid pooling
network pruning
分类号
TP391 [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
基于轻量型编解码网络的复杂输电线图像识别
李运堂
朱文凯
李恒杰
冯娟
陈源
金杰
王冰清
李孝禄
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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