基于深度卷積網絡的復雜環(huán)境中絕緣子串特征檢測
摘要：絕緣子串工作狀態(tài)的智能監(jiān)測是實現(xiàn)智能電網的重要前提;針對電網巡檢圖像中絕緣子串特征檢測效果受復雜環(huán)境的影響;引入超像素和統(tǒng)計方法來降低復雜場景的難度,首先采用多尺度方式將圖像分解為不同的層,然后采用SLIC將每層圖像分解為不同大小的超像素,采用超像素特征來描述多尺度圖像的某個區(qū)域位置的特征信息,得到圖像的粗略顯著區(qū)域,并作為樣本集輸入?yún)^(qū)域網絡Region net進行處理,最后通過網絡訓練迭代得到準確完整的顯著特征圖;將提出算法和其它流行算法對不同環(huán)境中絕緣子串圖像進行特征檢測對比實驗,證明提出算法的F-Measure以及平均誤差MAE均優(yōu)于當前流行算法。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯(lián)系計算機測量與控制雜志社
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