| 输电杆塔弱纹理部件的可迁移式检测 |
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| 引用本文： | 吴 华,梁方正,刘 草,白晓静,吕 敏. 输电杆塔弱纹理部件的可迁移式检测[J]. 仪器仪表学报, 2021, 0(6): 172-178 |
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| 作者姓名： | 吴 华 梁方正 刘 草 白晓静 吕 敏 |
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| 作者单位： | 1.华北电力大学控制与计算机工程学院电力智能机器人工程技术研究中心;2.中国信息通信研究院 |
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| 摘 要： | 输电杆塔关键弱纹理部件的通用检测方法依赖大量样本的标注和学习.在无相关部件样本训练情况下,本文提出一种可迁移的输电杆塔弱纹理部件检测方法.本文方法结合了孪生神经网络和互相关卷积用于融合样本块与待搜索区域的特征,其中通过样本部件掩膜裁剪以有效滤除背景噪声,最后在尺度、位置、交并比3个方面提出了对应的分数修正策略以提高检测...
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| 关 键 词： | 孪生神经网络 掩膜裁剪 弱纹理部件检测 输电杆塔 |
Transferable detection for low texture components of transmission tower |
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| Wu Hu,Liang Fangzheng,Liu Cao,Bai Xiaojing,Lyu Min. Transferable detection for low texture components of transmission tower[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2021, 0(6): 172-178 |
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| Authors: | Wu Hu Liang Fangzheng Liu Cao Bai Xiaojing Lyu Min |
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| Affiliation: | 1.AMaze industrial robot research enter, School of Control and Computer Engineering, North China electric Power university; 2.China Academy of Information and Communications Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Siamese network mask cutting low texture components detection transmission tower |
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