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铁塔航拍图像中鸟巢的YOLOv3识别研究

钟映春 孙思语 吕帅 罗志勇 熊勇良 何惠清

广东工业大学学报2020,Vol.37Issue(3):42-48,7.
广东工业大学学报2020,Vol.37Issue(3):42-48,7.DOI:10.12052/gdutxb.190128

铁塔航拍图像中鸟巢的YOLOv3识别研究

Recognition of Bird's Nest on Transmission Tower in Aerial Image of High-volage Power Line by YOLOv3 Algorithm

钟映春 1孙思语 1吕帅 2罗志勇 3熊勇良 3何惠清4

作者信息

  • 1. 广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006
  • 2. 广州市树根互联技术有限公司,广东 广州 510308
  • 3. 广州优飞科技有限公司,广东 广州 510830
  • 4. 国家电网江西省萍乡供电公司,江西 萍乡 330000
  • 折叠

摘要

关键词

高压电力线巡检/图像检测/鸟巢识别/YOLOv3算法/神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

钟映春,孙思语,吕帅,罗志勇,熊勇良,何惠清..铁塔航拍图像中鸟巢的YOLOv3识别研究[J].广东工业大学学报,2020,37(3):42-48,7.

基金项目

广东省自然科学基金资助项目(2018A0303130137) (2018A0303130137)

广东省高性能计算重点实验室开放项目(TH1528) (TH1528)

广东省哲学社会科学规划学科共建项目(GD18XJY05) (GD18XJY05)

广东工业大学学报

1007-7162

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