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基于层级区域特征融合学习的输电线路缺陷检测方法
成果名称: | 基于层级区域特征融合学习的输电线路缺陷检测方法 | 关键字: | 应用行业: | 信息传输软件和信息技术 | |
高新技术领域: | 数字音视频技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | ZL201910614536 | 成果体现形式: | 发明专利 | 成果属性: | |
成果所处阶段: | 成果水平: | 请选择... | 研究形式: | ||
学科分类: | 战略新兴产业: | 请选择... | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 华北电力大学(保定) | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 请选择... | 交易价格(万): | 3.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了基于层级区域特征融合学习的输电线路缺陷检测方法,包括:构建和调取Faster R‑CNN模型;将主干网络提取的目标特征通过RPN网络回归得到目标区域;通过对输入图像进行RoI pooling操作产生局部层级区域特征,通过深度选择网络学习产生特征融合所需要的权重将深层特征区域和浅层特征区域融合;并通过分类网络和回归网络产生最后的预测结果。本发明利用深度选择网络产生自学习的区域特征融合权重,节省调整参数的时间,并使模型学习得到的融合特征能够较好地适应不同复杂情况下的缺陷检测任务,深度模型使用区域特征进行预测,强化模型对提取目标局部特征的学习能力,降低了模型在实际环境中因输电线路缺陷图像的复杂背景和类间差异产生的误检问题。
联系方式
张女士
13722216923
shengxunkeji2000@sina.com
河北保定
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