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| 基于场景建模的电力巡检异物检测样本扩充方法 | |
| 作者姓名： | 孙慧 李喆 江一 赵航航 顾超越 史晋涛 盛戈皞 江秀臣 |
| 作者单位： | 上海交通大学电气工程系,上海市 闵行区 200240;中国南方电网超高压输电公司广州局,广东省 广州市 510405 |
| 摘 要： | 利用深度卷积神经网络来进行图像目标检测是电力巡检异物检测的常用手段.训练神经网络需要大量样本,但电力行业存在着图片难以收集导致训练样本不足的情况.为方便目标检测神经网络的训练、提升目标检测模型的识别性能,利用一种基于已有样本的场景建模方法,自动生成大量符合实际电力场景的图片,以扩充样本.该方法利用卷积神经网络实现场景建... |
| 关 键 词： | 样本扩充 场景建模 目标检测 电力巡检 卷积神经网络 |
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