【摘 要】
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深度学习方法在计算机视觉领域发展迅速，但依赖于海量训练数据。输电线路绝缘子自动识别任务中，航拍图像数量不足、多样性差等问题影响识别的准确性。提出人工绝缘子图像数据扩充方法，通过3D建模创建人工绝缘子图像，并构建导向反向补偿网络，对创建的人工图像进行补偿优化，用补偿后的人工图像扩充航拍绝缘子图像数据集。在多个典型卷积神经网络上进行绝缘子识别对比实验，结果显示，所提方法使绝缘子识别准确率平均提升2.1
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深度学习方法在计算机视觉领域发展迅速，但依赖于海量训练数据。输电线路绝缘子自动识别任务中，航拍图像数量不足、多样性差等问题影响识别的准确性。提出人工绝缘子图像数据扩充方法，通过3D建模创建人工绝缘子图像，并构建导向反向补偿网络，对创建的人工图像进行补偿优化，用补偿后的人工图像扩充航拍绝缘子图像数据集。在多个典型卷积神经网络上进行绝缘子识别对比实验，结果显示，所提方法使绝缘子识别准确率平均提升2.1%，且网络相对轻量级，验证了所提方法的有效性和优势。
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