【摘 要】
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输电导线图像识别是电力设备自动巡检过程中的重要环节。针对传统导线检测方法需人工设计目标特征、抗干扰能力差等问题,提出一种基于深度卷积网络(DeepLab v3+)的输电导线图像识别方法。首先,采用DeepLab v3+网络模型,实现导线的初步识别。通过多层卷积自动学习导线特征,并通过解码器结构融合导线低层的细节特征与高层的语义特征,较好地实现导线像素分割。然后,针对识别结果中存在的断裂和伪导线问题
【机 构】
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国网陕西省电力公司电力科学研究院,国网陕西省电力公司,西安电子科技大学通信工程学院
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目“基于深度学习的桥梁构件裂缝检测技术研究”(2020GY-058)。
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输电导线图像识别是电力设备自动巡检过程中的重要环节。针对传统导线检测方法需人工设计目标特征、抗干扰能力差等问题,提出一种基于深度卷积网络(DeepLab v3+)的输电导线图像识别方法。首先,采用DeepLab v3+网络模型,实现导线的初步识别。通过多层卷积自动学习导线特征,并通过解码器结构融合导线低层的细节特征与高层的语义特征,较好地实现导线像素分割。然后,针对识别结果中存在的断裂和伪导线问题,采用改进的最小点对法和长度阈值法进一步精细化处理。最后,采用八方向搜索法提取每一条导线并编号。实验结果
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