【摘 要】
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针对红外图像背景复杂,分辨率低、对比度差等问题,本文基于RGB、HSV颜色空间转换和SeamCarving缩放处理,提出一种改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的电力
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东电网有限责任公司珠海供电局
【基金项目】
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中国南方电网公司科技项目（GDKJQQ20152088）
论文部分内容阅读
针对红外图像背景复杂,分辨率低、对比度差等问题,本文基于RGB、HSV颜色空间转换和SeamCarving缩放处理,提出一种改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的电力设备红外图像智能分类模型。首先,着眼于CNN的结构特点,以AlexNet网络模型为原型,建立CNN-Alex模型;然后,提出一种基于RGB和HSV颜色空间转换和基于Seam Carving算法的设备红外图像处理方法,分离目标设备红外背景及调整图像至合适大小,对CNN-Alex模型加以改进,提高算
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