【摘 要】
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针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂、对比度不明显、图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种基于注意力模型改进U-Net网络的分割方法.首先以VGG16替换主干特征提取网络,增强网络的适用性;同时在下采样过程中引入注意力模型,增强对绝缘子目标的辨识能力,抑制背景、噪声等干扰信息,实现更加精确的分割.实验结果表明:CBAM注意力模型与U-Net网络相结合的方式效果最好,平均重叠度可达96.57％.
【机 构】
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武汉纺织大学电子与电气工程学院,湖北武汉 430200;武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉 430072
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针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂、对比度不明显、图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种基于注意力模型改进U-Net网络的分割方法.首先以VGG16替换主干特征提取网络,增强网络的适用性;同时在下采样过程中引入注意力模型,增强对绝缘子目标的辨识能力,抑制背景、噪声等干扰信息,实现更加精确的分割.实验结果表明:CBAM注意力模型与U-Net网络相结合的方式效果最好,平均重叠度可达96.57％.
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