基于改进边缘注意力生成对抗网络的电力设备热成像超分辨率重建OA北大核心CSTPCD
Super-resolution reconstruction of thermal imaging of power equipment based on improved edge-attentive generative adversarial networks
针对低分辨率电力设备热成像图像,提出一种基于改进边缘注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法.首先,在边缘注意力的基础上,引入通道注意力和位置注意力的双注意力模块(dual attention,DA),捕获特征图不同位置间和不同通道间的依赖关系,并将两组依赖关系进行融合,以加大全局信息的提取程度.然后针对参数修正线性单元激活函数(parametric rectified linear unit,PReLU)对网络中神经元进行无差别激活,导致网络特征表…查看全部>>
A super-resolution reconstruction method based on improved edge-attention generation adversarial network is proposed for low-resolution thermal imaging images of power equipment.First,using edge attention,a dual attention(DA)module of channel and position attention is introduced to capture the dependencies between different positions of the feature map and between different channels.The two sets of dependencies are fused to increase the degree of global info…查看全部>>
王艳;连洪钵;王寅初;康磊;赵洪山
华北电力大学电力工程系,河北 保定 071000华北电力大学电力工程系,河北 保定 071000华北电力大学电力工程系,河北 保定 071000华北电力大学电力工程系,河北 保定 071000华北电力大学电力工程系,河北 保定 071000
热成像超分辨率重建注意力机制自适应激活函数
thermal imagingsuper-resolution reconstructionattention mechanismadaptive activation function
《电力系统保护与控制》 2024 (3)
中压配网电力线载波通信组网及自适应阻抗匹配算法研究
119-127,9
This work is supported by the National Natural Science Foundation of China(No.51807063). 国家自然科学基金项目资助(51807063)
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