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基于级联Faster R-CNN的高铁接触网支撑装置等电位线故障检测 被引量：16
1
作者 李长江 韩志伟 +2 位作者 钟俊平 王立有 刘志刚 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期68-73,共6页
在高速铁路接触网支撑与悬挂装置中,等电位线起到保证定位管与定位器间可靠电连接的作用。当其发生散股故障时,会对定位器支座造成电化学腐烛,甚至导致定位器与支座连接处断裂脱离,影响行车运行安全。针对高速铁路接触网支撑装置等电位... 在高速铁路接触网支撑与悬挂装置中,等电位线起到保证定位管与定位器间可靠电连接的作用。当其发生散股故障时,会对定位器支座造成电化学腐烛,甚至导致定位器与支座连接处断裂脱离,影响行车运行安全。针对高速铁路接触网支撑装置等电位线散股问题,提出一种基于级联Faster R-CNN目标定位的等电位线不良状态检测方法。通过分析接触网4C检测车采集到的接触网支撑及悬挂装置图像,利用第一级Faster R-CNN获得定位器支座部件特征并实现定位;利用第二级Faster R-CNN学习等电位线散股故障特征;通过对比分析等电位线正常及故障占比,实现等电位线正常与故障分类。实验表明,本方法能够较准确地实现等电位线不良状态检测,测试集识别准确率达到94.5%。 展开更多
关键词 等电位线 散股故障 级联faster R-CNN 深度学习
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基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别 被引量：7
2
作者 戴永东 蒋中军 +1 位作者 王茂飞 陈双辉 《自动化仪表》 CAS 2022年第9期106-110,共5页
为解决输电线路均压环倾斜图像识别过程中存在的准确率低、倾斜角度计算差的问题,提出了一种基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别方法。首先,采用改进的快速区域深度卷积神经网络(Faster-RCNN)检测均压环与绝缘子串的目标与位置信息... 为解决输电线路均压环倾斜图像识别过程中存在的准确率低、倾斜角度计算差的问题,提出了一种基于深度学习的输电线路均压环倾斜识别方法。首先,采用改进的快速区域深度卷积神经网络(Faster-RCNN)检测均压环与绝缘子串的目标与位置信息。然后,采用级联金字塔网络(CPN)定位目标多特征关键点,并在此基础上使用文本检测(TB)算法,根据绝缘子与均压环位置信息定量计算出均压环的倾斜角度。最后,采用仿真环境对该方法进行了验证,得到其均压环倾斜识别准确率为87.2%。试验结果验证了所提方法可有效识别输电线路均压环倾斜,提高了输电线路运维水平。 展开更多
关键词 均压环倾斜 目标检测 快速区域深度卷积神经网络 级联金字塔网络 输电线路 倾斜角度
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人脸检测算法的优化 被引量：2
3
作者 龚格格 吴珊 郭湘南 《计算机技术与发展》 2019年第6期47-51,共5页
面部特征被广泛应用于一系列视频监控系统,其中公安系统中人脸检测模块尤为突出。由于人脸的巨大视觉变化,如遮挡、光照、大的姿态变化问题使人脸检测一直存在着瓶颈,在实际应用中这些问题依旧很常见。对此,文中通过简要介绍候选框生成... 面部特征被广泛应用于一系列视频监控系统,其中公安系统中人脸检测模块尤为突出。由于人脸的巨大视觉变化,如遮挡、光照、大的姿态变化问题使人脸检测一直存在着瓶颈,在实际应用中这些问题依旧很常见。对此,文中通过简要介绍候选框生成算法,同时结合FasterRCNN、联合人脸检测和对齐的级联卷积神经网络框架的优缺点进行分析和改进,提出了快速级联卷积神经网络模型。由于候选框网络和RoI检测网络共享卷积层,在候选框网络中使用多层卷积层信息,采用RoI池化和L2归一化将身体信息与面部信息进行融合,实现结合身体上下文信息来处理较小的人脸区域,并对数据集进行测试来验证模型的有效性,弥补因视觉变化导致人脸检测中的不足,提高人脸检测网络性能。 展开更多
关键词 人脸检测 候选框生成算法 fasterRCNN 快速级联卷积神经网络模型 网络性能
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