一种SSD-RTF输电线路小目标检测算法研究OA北大核心CSTPCD
Research on a small target detection algorithm for SSD-RTF transmission lines
针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法对输电线路小目标检测能力弱,并且存在错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题,提出了一种SSD-RTF输电线路小目标检测算法模型.在原始的SSD算法主干网络VGG-16浅层网络层添加视觉机制扩大感受野,并且引入三叉乾特征融合模块提取特征图的多尺度特征,增加特征图的鲁棒性;融合FusionNet浅层特征模块,从而增加小目标的提取能力;使用注意力机制提升对关键信息的学习效果,从而提高目标检测效率;改进非极大值抑…查看全部>>
To address the problems of the traditional transmission line UAV inspection image detection method,such as weak detection ability,high error detection and missing rate,and insufficient shallow network semantic information,this paper proposes a small target detection algorithm model of SSD-RTF transmission line.In the shallow network layer of VGG-16 in the original backbone of SSD algorithm,a visual mechanism is added to enlarge the receptive field and a thre…查看全部>>
唐心亮;李少杰;王建超;王震洲
河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄 050018河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄 050018河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄 050018河北科技大学 信息科学与工程学院,石家庄 050018
计算机与自动化
目标检测浅层融合三叉乾特征融合视觉机制非极大值抑制
target detectionshallow fusiontrigeminal stem feature fusionvisual mechanismnon-maximum suppression
《重庆理工大学学报》 2024 (17)
150-157,8
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020318)河北省教育厅青年基金项目(QN2023185)
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