排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％. 相似文献
2.
针对目前隧道漏缆卡具检测数据量大,检测效率低的问题,提出了一种基于特征增强SSD的隧道漏缆卡具检测方法.该方法使用不同尺度的特征图检测卡具,首先通过提高网络宽度和网络深度增强模型的特征提取能力;然后采用特征融合的方式,结合高层网络与低层网络增强网络的特征信息,提高模型的检测精度;最后使用深度可分离卷积和1×1卷积使模型轻量化.将改进后的模型应用于隧道漏缆卡具检测,实验结果表明:该方法检测的平均准确率达到了90.4％,相比于其他4种对比方法具有明显优势. 相似文献
1