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深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统
被引量：
2
1
作者
蒋跃宇
张鹏程
+2 位作者
杨凯
王霄聪
王康
《西安邮电大学学报》
2024年第2期103-110,共8页
为了提高无线专网电力终端设备布设、故障处理的效率,设计一种基于深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统。该系统利用超分辨率重建技术和Overlap切分法,改善识别大尺寸遥感图像时产生的漏检问题。加入由空间到深度(Space...
为了提高无线专网电力终端设备布设、故障处理的效率,设计一种基于深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统。该系统利用超分辨率重建技术和Overlap切分法,改善识别大尺寸遥感图像时产生的漏检问题。加入由空间到深度(Space-to-Depth,SPD)层和非Stride卷积Conv层组成的SPD-Conv模块优化YOLOv5算法,以增强小目标检测的效果,并在自建的输电杆塔遥感图像数据集进行训练。实验结果表明,该系统对于单个设备的识别速度可达到毫秒级,mAP指标为0.833,能够有效提高电力终端设备检测的效率。
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关键词
遥感图像
无线专网
深度学习
图像识别
输电杆塔遥感图像数据集
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职称材料
题名
深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统
被引量：
2
1
作者
蒋跃宇
张鹏程
杨凯
王霄聪
王康
机构
国家电网江苏省电力有限公司常州供电分公司
出处
《西安邮电大学学报》
2024年第2期103-110,共8页
基金
国家电网江苏省电力有限公司孵化项目(JF2022026)。
文摘
为了提高无线专网电力终端设备布设、故障处理的效率,设计一种基于深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统。该系统利用超分辨率重建技术和Overlap切分法,改善识别大尺寸遥感图像时产生的漏检问题。加入由空间到深度(Space-to-Depth,SPD)层和非Stride卷积Conv层组成的SPD-Conv模块优化YOLOv5算法,以增强小目标检测的效果,并在自建的输电杆塔遥感图像数据集进行训练。实验结果表明,该系统对于单个设备的识别速度可达到毫秒级,mAP指标为0.833,能够有效提高电力终端设备检测的效率。
关键词
遥感图像
无线专网
深度学习
图像识别
输电杆塔遥感图像数据集
Keywords
remote sensing images
wireless private network
deep learning
image recognition
dataset of transmission tower images from remote sensing
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统
蒋跃宇
张鹏程
杨凯
王霄聪
王康
《西安邮电大学学报》
2024
2
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