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基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法

董超 张珂 谢志远 石超君 王宁 赵振兵

高电压技术2024，Vol.50Issue(9)：P.4131-4141,11.
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高电压技术2024，Vol.50Issue(9)：P.4131-4141,11.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20230202

基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法

董超 1张珂 2谢志远 3石超君 2王宁 4赵振兵2

作者信息

  • 1. 华北电力大学电子与通信工程系,保定071003
  • 2. 华北电力大学电子与通信工程系,保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室,保定071003
  • 3. 华北电力大学电子与通信工程系,保定071003 河北省互感器技术创新中心,保定071003
  • 4. 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司,广州510000
  • 折叠

摘要

关键词

小样本分类/元度量学习/皮尔森相似度/局部描述符重加权/输电线路图像

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

董超,张珂,谢志远,石超君,王宁,赵振兵..基于元度量学习的小样本输电线路图像部件缺陷分类方法[J].高电压技术,2024,50(9):P.4131-4141,11.

基金项目

国家自然科学基金(61871182,62076093,62206095) （61871182,62076093,62206095）

中央高校基本科研业务费专项资金(2020MS099,2022MS078) （2020MS099,2022MS078）

河北省教育厅在读研究生创新能力培养项目(CXZZBS2022150)。 （CXZZBS2022150）

高电压技术

OA北大核心CSTPCD

1003-6520

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