【摘 要】
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针对电缆隧道内积水的问题,提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(FasterR-CNN)方法,并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会
【机 构】
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广东电网公司珠海供电局,广东工业大学自动化学院
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162047).
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针对电缆隧道内积水的问题,提出了一种改进的基于区域建议的卷积神经网络(FasterR-CNN)方法,并将其应用在电缆隧道积水定位识别中。考虑到Softmax分类方法的正则化参数选取会引起概率计算产生问题,改用支持向量机(SVM)进行图像分类,以增强分类的置信度。使用区域建议网络(RPN)提取隧道积水原图中的区域建议,然后用FastR-CNN检测网络在建议框中进行图像识别、SVM分类和位置精修。实验结果表明,所提方法计算速度快、识别精度高,在实际工程中表现出较高的效率。
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