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基于改进的Faster R-CNN的电力部件识别 被引量：6
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作者 姚万业 李金平 《电力科学与工程》 2019年第5期32-36,共5页
传统的图像识别方法不能有效地检测出电力部件的具体位置,同时在干扰物较多的场景下识别准确率较低。针对上述问题,提出来一种改进的FasterR-CNN的电力部件识别算法,使用深度卷积网络自动从图像中提取最适合电力部件特征。FasterR-CNN方... 传统的图像识别方法不能有效地检测出电力部件的具体位置,同时在干扰物较多的场景下识别准确率较低。针对上述问题,提出来一种改进的FasterR-CNN的电力部件识别算法,使用深度卷积网络自动从图像中提取最适合电力部件特征。FasterR-CNN方法,利用“HotAnchors”代替均匀采样的锚点来避免大量额外的计算,提高检测效率。最后,21检测框架被修改成4类电力部件检测。实验结果表明:改进的FasterR-CNN的电力部件识别算法,在检测效率和准确率方面分别提升了16.1%和3.8%。 展开更多
关键词 电力部件识别 FasterR-CNN hotanchors
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