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基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测
被引量：
7
1
作者
张铭泉
邢福德
刘冬
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期290-298,共9页
针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-C...
针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
变电站设备外部缺陷
深度学习
目标检测
卷积神经网络
Faster
R-CNN
特征
提取
特征
融合
金字塔
结构
损失函数
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职称材料
基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法
被引量：
7
2
作者
朱威
王图强
+1 位作者
陈悦峰
何德峰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期144-150,共7页
面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替...
面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替换原始残差网络中的普通卷积核,以放大网络的感受野;然后,设计了多尺度特征增强模块,对边缘信息进行多尺度特征提取,以放大网络的信息接受域;最后,设计了结合顶层语义特征的金字塔多尺度特征融合模块,将不同尺度下的特征信息进行融合,以输出边缘检测后的图像。为了验证所提算法的有效性,在公开数据集BSDS500上进行实验。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法具有更好的边缘检测效果,客观指标ODS,OIS和AP分别达到了0.819,0.838和0.849,主观检测效果也更接近真实值,噪声更少。
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关键词
残差网络
空洞卷积
多尺度
特征
增强
金字塔特征融合结构
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测
被引量：
7
1
作者
张铭泉
邢福德
刘冬
机构
华北电力大学计算机系
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期290-298,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61802124)
中央高校基本科研业务费专项(2020MS122)。
文摘
针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。
关键词
变电站设备外部缺陷
深度学习
目标检测
卷积神经网络
Faster
R-CNN
特征
提取
特征
融合
金字塔
结构
损失函数
Keywords
external defects of transformer substation equipment
deep learning
object detection
convolutional neural network
Faster R-CNN
feature extraction
feature fusion pyra-mid structure
loss function
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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职称材料
题名
基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法
被引量：
7
2
作者
朱威
王图强
陈悦峰
何德峰
机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江省嵌入式系统联合重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期144-150,共7页
基金
浙江省自然科学基金(LY17F010013)
国家自然科学基金(61401398)。
文摘
面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替换原始残差网络中的普通卷积核,以放大网络的感受野;然后,设计了多尺度特征增强模块,对边缘信息进行多尺度特征提取,以放大网络的信息接受域;最后,设计了结合顶层语义特征的金字塔多尺度特征融合模块,将不同尺度下的特征信息进行融合,以输出边缘检测后的图像。为了验证所提算法的有效性,在公开数据集BSDS500上进行实验。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法具有更好的边缘检测效果,客观指标ODS,OIS和AP分别达到了0.819,0.838和0.849,主观检测效果也更接近真实值,噪声更少。
关键词
残差网络
空洞卷积
多尺度
特征
增强
金字塔特征融合结构
Keywords
Residual network
Dilated convolution
Multi-scale feature enhancement
Pyramid feature fusion structure
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
基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测
张铭泉
邢福德
刘冬
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法
朱威
王图强
陈悦峰
何德峰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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