典型文献
一种改进的基于卷积神经网络的绝缘子检测算法研究
文献摘要：
针对现场中采集的绝缘子图像存在目标图像大小尺度不一,以及拍摄角度所造成的目标图像相互遮挡等因素而导致误检或漏检等问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的绝缘子图像检测方法.采用轻量化的ZF网络实现特征提取;确定优化的锚窗比例提升目标图像的检测精度;对NMS后处理算法进行了改进,提出多阶段的惩罚因子算法,适应于多尺度、多比例、绝缘子重叠遮挡等复杂情况.实验结果表明,改进后的Faster R-CNN的检测方法将AP由0.797 7提高到了 0.905 8,显著地提升了绝缘子目标图像的检测精度,降低了绝缘子的漏检和误检的概率.
文献关键词：
绝缘子;卷积神经网络;Faster R-CNN;锚;NMS;检测
中图分类号：
作者姓名：
吴君鹏;唐少博;李相磊;张师
作者机构：
东北电力大学,吉林吉林132000
文献出处：
引用格式：
[1]吴君鹏;唐少博;李相磊;张师-.一种改进的基于卷积神经网络的绝缘子检测算法研究)[J].电测与仪表,2022(05):116-122
A类：
B类：
绝缘子检测,检测算法,算法研究,绝缘子图像,标图,小尺度,拍摄角度,遮挡,漏检,图像检测,ZF,提升目标,检测精度,NMS,理算,多阶段,惩罚因子,应于,复杂情况,Faster,AP,子目标
AB值：
0.31262
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