典型文献
基于嵌入注意力机制的UNet-DB_ECA网络检测金具研究
文献摘要：
由于电力巡检中所拍摄的电力金具图片数量多,检查工作量大,为了提高电力金具的自动化检测效果,本文基于UNet框架提出了一种UNet-DB_ECA网络检测金具的方法.先降低UNet网络宽度,然后在网络中嵌入高效通道注意力机制模块ECANet(ECANet)和批量规范化(BN),最后引入了Hard-Swish激活函数,从而构建了UNet-DB_ECA网络.本文使用电力金具检测数据集进行实验,实验结果表明本文所提出的方法检测效果良好,与UNet网络检测效果相比,在提升检测效果的同时也兼顾了算法性能.此外,电力金具检测数据集中包含七类形状不同的金具类型,另一方面也表明本文所提方法具有较好泛化能力,因此该方法在电力金具自动化检测方面具有一定的应用前景.
文献关键词：
深度学习;UNet网络;注意力机制;电力金具;智能巡检
中图分类号：
作者姓名：
张珊;王文爽;刘雪峰
作者机构：
青岛科技大学自动化与电子工程学院 青岛266061;山东省电力公司烟台供电公司互联网部 烟台264000
文献出处：
引用格式：
[1]张珊;王文爽;刘雪峰-.基于嵌入注意力机制的UNet-DB_ECA网络检测金具研究)[J].电子测量技术,2022(20):125-134
A类：
B类：
UNet,DB,网络检测,电力巡检,电力金具,自动化检测,检测效果,先降,高效通道注意力机制,注意力机制模块,ECANet,量规,BN,Hard,Swish,激活函数,金具检测,检测数据集,算法性能,七类,泛化能力,智能巡检
AB值：
0.274637
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