【摘 要】
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提出了一种基于机器视觉的变电站指针式仪表检测算法.该算法基于YOLO v3神经网络,引入Res2Net残差模块以及采用特征层融合的方式,采用更少的模块和网络层数获取更高的特征提取效率,通过增加空间池化金字塔(spatial pyramid pooling,SPP)模块融合多重感受野,使用GIoU(generalized intersection over union)损失函数代替原有的损失函数.此外,针对数据集的不同,采取k-means++聚类算法重新选择锚点框的尺寸.实验结果证明,在保证精度的前提下,相
【机 构】
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天津理工大学电气电子工程学院/天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津300384;天津农学院工程技术学院,天津300392;天津理工大学电气电子工程学院/天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,
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提出了一种基于机器视觉的变电站指针式仪表检测算法.该算法基于YOLO v3神经网络,引入Res2Net残差模块以及采用特征层融合的方式,采用更少的模块和网络层数获取更高的特征提取效率,通过增加空间池化金字塔(spatial pyramid pooling,SPP)模块融合多重感受野,使用GIoU(generalized intersection over union)损失函数代替原有的损失函数.此外,针对数据集的不同,采取k-means++聚类算法重新选择锚点框的尺寸.实验结果证明,在保证精度的前提下,相对于Faster R-CNN和原始的YOLO v3网络,速度分别提升了73.7％和45.8％.
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