首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部学科
医药、卫生
生物科学
工业技术
交通运输
航空、航天
环境科学、安全科学
自然科学总论
数理科学和化学
天文学、地球科学
农业科学
哲学、宗教
社会科学总论
政治、法律
军事
经济
历史、地理
语言、文字
文学
艺术
文化、科学、教育、体育
马列毛邓
全部专业
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目中文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于改进卷积神经网络的变电站异物入侵识别
作者姓名:
肖曾翔
徐启峰
作者单位:
福州大学电气工程与自动化学院,福州350106
基金项目:
国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)
摘 要:
针对无人值守变电站异物如鸟巢、风飘物入侵的情况,提出一种基于改进卷积神经网络的异物图像识别方法,利用K-means算法对异物图像尺寸聚类以设定锚框尺寸,增添上采样模块以加强特征融合,采用深度可分离卷积方式以减少计算量,同时修正损失函数以提升对重叠目标的识别能力.最后对福建某变电站的监控图像进行异物识别,准确率为91.9...
关 键 词:
变电站
异物入侵
图像识别
K-means
深度可分离卷积
CIoU
收稿时间:
2021-05-21
修稿时间:
2021-11-12
本文献已被
万方数据
等数据库收录!
点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息
点击此处可从《科学技术与工程》下载
免费
的PDF全文
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号