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基于Faster R-CNN的火电厂冷却塔检测及工作状态判定

安健健孟庆岩胡蝶胡新礼杨健杨天梁

国土资源遥感2021，Vol.33Issue(2)：93-99,7.

国土资源遥感2021，Vol.33Issue(2)：93-99,7.DOI:10.6046/gtzyyg.2020184

基于Faster R-CNN的火电厂冷却塔检测及工作状态判定

The detection and determination of the working state of cooling tower in the thermal power plant based on Faster R-CNN

安健健 ¹孟庆岩 ²胡蝶 ²胡新礼 ³杨健 ⁴杨天梁²

作者信息

1. 昆明理工大学国土资源工程学院,昆明 650093
2. 中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094
3. 三亚中科院遥感研究所,三亚 572029
4. 中国科学院空天信息研究院海南研究院,三亚 572029
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摘要

关键词

深度学习/Faster R-CNN/目标检测/冷却塔/工作状态

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

安健健,孟庆岩,胡蝶,胡新礼,杨健,杨天梁..基于Faster R-CNN的火电厂冷却塔检测及工作状态判定[J].国土资源遥感,2021,33(2):93-99,7.

基金项目

海南省重大科技计划项目"低纬度区域动态卫星研制与应用"(编号:ZDKJ2017009)、国家高分辨率对地观测重大科技专项项目"高分环境监测综合验证和应用示范"(编号:05-Y30B01-9001-19/20-1)和四川省科技计划项目"基于大数据机器学习与冠层反射率模型结合的水稻叶面积指数提取技术"(编号:2018JZ0054)共同资助. （编号:ZDKJ2017009）

国土资源遥感

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：2097-034X

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