【摘 要】
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随着社会的发展,各个城市不断增加对城市亮化工作的投入。通过建筑夜景灯光的点缀,能够彰显城市品位。但是,由于建筑夜景的灯带设备常年暴露在户外,存在电路老化、外在磨损等情况,导致灯光故障频发。为实现建筑夜景灯光的故障检测,论文提出利用显著性目标检测和图像复原的方法进行检测,设计和实现建筑夜景灯光故障检测系统。论文的主要工作为:（1）提出一种基于多尺度交互的显著性目标检测网络（Multi Scale I
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随着社会的发展,各个城市不断增加对城市亮化工作的投入。通过建筑夜景灯光的点缀,能够彰显城市品位。但是,由于建筑夜景的灯带设备常年暴露在户外,存在电路老化、外在磨损等情况,导致灯光故障频发。为实现建筑夜景灯光的故障检测,论文提出利用显著性目标检测和图像复原的方法进行检测,设计和实现建筑夜景灯光故障检测系统。论文的主要工作为:（1）提出一种基于多尺度交互的显著性目标检测网络（Multi Scale Interactive Network,MSINet）。首先图像特征经过多感受野提取模块,获得不同大小感受野的特征并合并;然后聚合交互模块利用分支间的有效关联,增强特征的跨层融合;最后自行交互模块增强分支内特征的丰富性。实验结果表明MSINet能够输出图像中的显著性目标,同时过滤显著性目标以外的无关信息;通过各个模块之间的多尺度交互设计,MSINet更好地保留显著性目标的边缘。（2）提出一种基于图像复原技术的异常检测网络（Mixed Attention Progressive Network,MAPNet）。首先图像特征经过嵌套残差模块,在保证连接数适中的情况下实现恒等连接;然后通道注意模块对通道特征进行加权,增强通道层面上特征的提取和利用;最后空间注意模块对空间特征进行加权,提高空间中关键特征对图像复原的影响。实验结果表明MAPNet能够增强图像复原的准确性与有效性;通过混合注意力机制,MAPNet更好地利用图像特征,保证复原后图像的细节,并通过对比复原前后的差异,达到定位异常的目的。（3）设计和实现建筑夜景灯光故障检测系统。该系统的检测算法由MSINet和MAPNet组成。首先摄像头采集待测的建筑夜景灯光图像存入图像文件服务器;然后通过MSINet提取输入图像中的主体目标;其次通过MAPNet对主体目标进行复原和比较,并定位异常;最后将输出图像存入图像文件服务器,检测数据记录到数据库中,完成统计与分析。用户可以查询故障数据,配置检测参数、查看统计结果等。经测试,夜景灯光故障检测系统的平均故障检测准确率为85.4%。
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