【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702347),河北省自然科学基金(F2017210161)。
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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.
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