| 张辉.基于深度学习与视觉显著性的输电线路鸟巢识别*[J].电工技术,2024(21):130-135 |
| 基于深度学习与视觉显著性的输电线路鸟巢识别* |
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| DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.21.032 |
| 中文关键词: 视觉显著性 深度学习 鸟巢识别 图像融合 特征金字塔 |
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| 中文摘要: |
| 探索从无人机巡线影像中自动识别鸟巢对于输电线路的安全运行具有重要意义，因此提出了一种融合视觉显著性与深度学习的鸟巢识别方法。首先利用视觉显著性算法提取显著性图，将其与可见光图像进行融合，使得融合图像既具备可见光图像特征信息丰富的优点，又具备显著性图鸟巢目标显著的优点；然后将融合图像输入深度学习模型进行训练，模型构建了特征金字塔以满足多尺度鸟巢目标识别的需要；最后利用分类和回归子模型进行输出，得到鸟巢识别结果。实验结果表明，该方法能准确识别不同背景、塔型、拍摄角度和拍摄距离的图像，稳健性和泛化性较好，Precision、Recall及IoU精度指标值分别为0.9765、0.9651及0.9579，精度要优于几种流行的深度学习模型。 |
| 英文摘要: |
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