论文摘要
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Faster R-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。Faster R-CNN方法,利用"Hot Anchors"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Faster R-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%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 姚万业,李金平
关键词: 电力部件识别
来源: 电力科学与工程 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院
分类号: TP391.41;TM75
页码: 32-36
总页数: 5
文件大小: 211K
下载量: 105
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