典型文献
融合外部知识的输电线路多金具解耦检测方法
文献摘要：
为了有效解决输电线路多金具检测过程中存在的目标密集和目标间相互遮挡的问题,提出了融合外部知识的多目标解耦检测方法(external knowledge decoupling R-CNN,EKD R-CNN).首先通过深入分析金具数据集的领域规则和图像信息,提取出共现和空间知识;然后使用图神经网络方法建立共现和空间知识推理模型,将外部知识进行实例化表达;最后使用解耦模块将金具检测任务以非耦合的方式进行训练和学习.在实验阶段,对具有14类金具的数据集,进行多种定性和定量实验.对比实验表明,EKDR-CNN的检测效果优于其他先进目标检测模型,与原有基线模型相比,准确率提高6.6％;定性实验表明算法能够解决目标遮挡的问题,实现密集目标的检测;消融实验表明,每种模块对模型的检测效果均有一定的提升.
文献关键词：
输电线路;金具;深度学习;目标检测;共现知识;空间知识;知识推理模块;解耦检测
中图分类号：
作者姓名：
翟永杰;王乾铭;杨旭;赵振兵;赵文清
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定 071003
文献出处：
引用格式：
[1]翟永杰;王乾铭;杨旭;赵振兵;赵文清-.融合外部知识的输电线路多金具解耦检测方法)[J].智能系统学报,2022(05):980-989
A类：
解耦检测,EKD,知识推理模型,EKDR,知识推理模块
B类：
外部知识,输电线路,金具检测,检测过程,遮挡,external,knowledge,decoupling,领域规则,和图像,图像信息,空间知识,图神经网络,神经网络方法,实例化,定性和定量,定量实验,检测效果,目标检测模型,基线模型,密集目标,消融实验,共现知识
AB值：
0.276075
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