典型文献
基于新型编解码网络的复杂背景航拍图像输电线识别
文献摘要：
针对常规图像处理和现有语义分割方法从航拍图像中识别输电线速度慢、准确率低等问题,构建了新型高效的输电线识别编解码网络.为减少模型参数,提高计算效率,采用轻量级MobileNetV3作为编码器主干特征提取网络,并在浅层引出快捷链路与深层进行堆叠;通过金字塔池化模块(PSP)和深度可分离卷积构建解码器提高输电线多尺度特征复用能力并实现网络轻量化;采用跳跃连接结构级联编码器和解码器从而融合浅层和深层多尺度特征信息;利用迁移学习加快网络训练收敛速度并识别出输电线.实验结果表明,新型编解码网络能准确快速地识别出复杂背景下的输电线,MPA、MIOU和FPS分别达到了94.37％、86.95％和31 frame/s,识别精度和速度均优于UNet网络和PSPNet网络.
文献关键词：
输电线识别;深度学习;语义分割;MobileNetV3;编解码网络
中图分类号：
作者姓名：
李运堂;詹叶君;王鹏峰;黄永勇;李孝禄;陈源
作者机构：
中国计量大学机电工程学院,浙江杭州310018;中国计量大学现代科技学院,浙江杭州310017
文献出处：
引用格式：
[1]李运堂;詹叶君;王鹏峰;黄永勇;李孝禄;陈源-.基于新型编解码网络的复杂背景航拍图像输电线识别)[J].传感技术学报,2022(08):1057-1064
A类：
输电线识别
B类：
编解码网络,复杂背景,航拍图像,语义分割,分割方法,别输,线速度,速度慢,高计算效率,轻量级,MobileNetV3,编码器,主干特征提取网络,引出,链路,层进,堆叠,金字塔池化模块,深度可分离卷积,解码器,多尺度特征,复用,网络轻量化,跳跃连接,连接结构,级联编码,特征信息,迁移学习,网络训练,收敛速度,准确快速,MPA,MIOU,FPS,frame,识别精度,UNet,PSPNet
AB值：
0.328912
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