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基于深度学习的输电线路小目标识别算法研究
【摘 要】
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随着深度学习的发展,基于深度学习的无人机电路部件巡检成为社会发展的一种主流的趋势。通过采集大量到的输电线路图像,进行训练,达到分类检测的效果。在实际采集到的图像中,由于绝缘子、防震锤、间隔棒等目标相对图像像素较小,其语义信息较少,传统的卷积神经网络方法对这三类输电线路典型小部件的进行检测效果并不佳,因此论文提出了基于深度学习网络的输电线路小目标检测方法。其主要研究内容如下:首先针对现有的开源数据集
【机 构】
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中北大学
【出 处】
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中北大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
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热防护层是固体火箭发动机的重要组成部分,研究发动机内型面的重建方法,实现热防护层厚度的准确测量,对保障最终产品的质量具有重要的指导作用。本文设计了基于激光扫描的内型面测量方法,改进了点云数据的精简方法,实现了发动机内型面的重建和热防护层厚度的测量,主要工作如下:(1)设计了基于激光位移传感器的固体火箭发动机内型面检测装置,实现了发动机内型面的扫描,并采用D-H模型将位移值转换为三维坐标点云。将点云
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光电吊舱作为光电探测设备的搭载框架,可以安装在直升机、无人机、预警机等飞行设备上,实现针对目标状态的图像捕捉。因其能够搭载不同功能的光电探测设备从而被更广泛应用在军、警、民等多种领域。光电吊舱安装在机体外部,机体正常飞行时吊舱的稳定性会受到内部、外部等不同因素的干扰,导致光电探测设备的最终成像效果受到影响。本文将以具体项目的稳定目标为控制依据对光电吊舱稳定控制的方法进行研究。首先,本文对影响光电吊
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