【摘 要】
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针对电缆隧道中支架数量多、体积小的问题,提出一种基于改进 YOLOv3 的电缆支架倾斜检测方法。在原 YOLOv3的基础上优化了 Darknet-53 特征提取网络,并将卷积神经网络的深层
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针对电缆隧道中支架数量多、体积小的问题,提出一种基于改进 YOLOv3 的电缆支架倾斜检测方法。在原 YOLOv3的基础上优化了 Darknet-53 特征提取网络,并将卷积神经网络的深层语义特征经过上采样后与浅层特征融合,提高对支架的识别率。实验结果表明上,与传统 YOLOv3 算法相比,电缆支架识别的平均准确率由 82.34% 提高到 86.73%,检测速度由 47 帧 / 秒提高到了 54 帧 / 秒。
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