| 基于超分辨注意力机制改进的GIS内部细微缺陷X-DR图像检测方法 |
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| 引用本文： | 刘国特,周锦辉,宋新明,邓军,伍伟权,黎俊生. 基于超分辨注意力机制改进的GIS内部细微缺陷X-DR图像检测方法[J]. 高电压技术, 2021, 47(11): 3803-3809. DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20210232 |
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| 作者姓名： | 刘国特 周锦辉 宋新明 邓军 伍伟权 黎俊生 |
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| 作者单位： | 佛山科学技术学院,佛山528000;中国南方电网有限责任公司,广州510623 |
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| 摘 要： | 为了解决气体绝缘开关设备内部细微缺陷X-DR成像重影雾化、纹理不清晰、易造成误诊断等问题,提出一种基于超分辨率注意力机制改进的气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)内部细微缺陷X-DR图像检测算法.该方法以高效亚像素卷积神经网络为框架,引入双层计算机注意力机制SE模块,构成新颖的SE-...
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| 关 键 词： | 气体绝缘开关 X-DR图像 超分辨率 注意力机制 亚像素卷积神经网络 SE-ESPCN 缺陷检测 |
Improved X-DR Image Detection Method for GIS Internal Defects Based on Super-resolution Attention Mechanism |
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| LIU Guote,ZHOU Jinhui,SONG Xinming,DENG Jun,WU Weiquan,LI Junsheng. Improved X-DR Image Detection Method for GIS Internal Defects Based on Super-resolution Attention Mechanism[J]. High Voltage Engineering, 2021, 47(11): 3803-3809. DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20210232 |
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| Authors: | LIU Guote ZHOU Jinhui SONG Xinming DENG Jun WU Weiquan LI Junsheng |
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