【摘 要】
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随着无人机(UAV)在电巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或
【机 构】
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随着无人机(UAV)在电巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以达到较高的准确率。随着卷积神经网络(CNN)在目标识别中的兴起,基于区域的卷积神经网络(RCNN)通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取
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