【摘 要】
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电力设备锈迹目标的识别在电力安全方面具有极高的应用价值,但是锈迹具有大小、形状不规则等特点,利用传统的机器学习算法检测效率和准确率不高.针对这一问题,研究分析锈迹特
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61309024),山东省重点研发计划(2017GGX0140).
论文部分内容阅读
电力设备锈迹目标的识别在电力安全方面具有极高的应用价值,但是锈迹具有大小、形状不规则等特点,利用传统的机器学习算法检测效率和准确率不高.针对这一问题,研究分析锈迹特点,提出基于MaskR-CNN的电力设备锈迹检测识别方法.使用FasterR-CNN完成目标检测的功能,FCN精准的完成语义分割的功能,实现像素级别的分类识别,较好地解决了不规则锈迹的检测问题.实验结果表明,基于MaskR-CNN的电力设备锈迹检测结果准确率高.
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