針對(duì)輸電線路實(shí)時(shí)巡檢中無人機(jī)嵌入式移動(dòng)端的存儲(chǔ)和計(jì)算受限問題,在Faster R-CNN目標(biāo)檢測(cè)框架及VGG特征提取網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,融合深度可分離卷積及SVD分解,構(gòu)建了一種輕量級(jí)的輸電線路缺陷檢測(cè)方法。在公共的PASCAL VOC 2007與COCO數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)越性。在輸電線路缺陷數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn),在保證檢測(cè)精度不下降的同時(shí)降低了模型存儲(chǔ)空間,提升了模型的檢測(cè)速度,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

標(biāo)準(zhǔn)卷積

深度卷積

圖2 深度卷積深度卷積為單通道濾波器，尺寸（DK,DK,1,M）。深度卷積核K與輸入特征圖F對(duì)應(yīng)通道濾波（第k個(gè)深度卷積核對(duì)輸入特征F第k個(gè)通道進(jìn)行卷積，生成輸出特征G第k個(gè)通道特征[15]）。G大小為（DG,DG,M）。深度卷積計(jì)算公式如式（3）所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]航拍輸電線圖像的絕緣子識(shí)別[D]. 鐘超.大連海事大學(xué) 2014
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本文編號(hào)：3228902