基于深度学习的电力设备图像识别模型构建

唐乃勇; 蔡利; 朱涛; 袁汉凯; 胡明强

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基于深度学习的电力设备图像识别模型构建

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针对传统深度学习算法FP-Faster R-CNN在特征提取方面难,进而影响了小目标设备的检测问题,在结合Faster R-CNN算法原理的基础上,通过嵌入压缩激励结构和密集连接结构,以改进卷积神经网络的主干结构;然后将模型中的Ro I Pooling池化方式调整成Ro IAlign池化方式,以此完成对传统FP-Faster R-CNN的改进。最后通过实验对上述改进方案进行测试,结果表明无论是在电力设备识别率,还是在小目标电力设备的精度方面,本改进算法都有较强的优势。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2020年第12期|54-57|共4页
作者
唐乃勇; 蔡利; 朱涛; 袁汉凯; 胡明强;
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作者单位

深圳供电局有限公司;

广东深圳518000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
FP-Faster R-CNN算法; 卷积神经网络; 池化方式; 电力设备;

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