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深度殘差網(wǎng)絡 文章 進入深度殘差網(wǎng)絡技術社區(qū)

基于改進Faster RCNN的輸電線路絕緣子檢測研究

  • 針對已有目標檢測算法對巡檢圖像中絕緣子部分遮擋、檢測難度大以及精確度低這一問題,提出一種基于改進Faster RCNN的巡檢圖像絕緣子檢測目標檢測算法。首先在Faster RCNN原始模型上微調RPN候選區(qū)域比例,增加anchor數(shù)量;其次用深度殘差網(wǎng)絡ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16網(wǎng)絡;最后采用多尺度訓練來訓練模型,對測試樣本進行檢測。實驗結果表明,改進后Faster RCNN算法能夠提高絕緣子的檢測精度以及降低漏檢率,相比原始模型精確度提高了4.88%,能夠更準確的檢
  • 關鍵字: 絕緣子  目標檢測  多尺度訓練  深度殘差網(wǎng)絡  電力巡檢  202110  
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