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基于卷积特征聚合的航拍图像电力线检测方法
文献摘要：
由于传统的基于滤波器和图像梯度的电力线检测方法在复杂场景下检测精度不高,提出一种基于卷积特征聚合的电力线检测方法.首先构建深度卷积神经网络并将网络分为五个阶段;然后结合通道注意力模块和金字塔池化模块构建联合注意力修正模块,修正每一阶段的电力线检测结果;最后融合五个阶段的电力线检测结果,并利用细化算法对融合输出进行骨架提取,得到精细的电力线检测结果.实验结果表明,与其他方法相比,文中方法检测出的电力线更完整、效果更好.
文献关键词：
电力线检测;卷积神经网络;通道注意力;金字塔池化;无人机航拍图像
中图分类号：
作者姓名：
吴志成;林秀贵;许家浩;丁成龙;张杉
作者机构：
国网泉州供电公司,福建 泉州362000;河海大学物联网工程学院,江苏 常州213022
文献出处：
引用格式：
[1]吴志成;林秀贵;许家浩;丁成龙;张杉-.基于卷积特征聚合的航拍图像电力线检测方法)[J].信息技术,2022(11):54-60
A类：
B类：
卷积特征,特征聚合,电力线检测,滤波器,和图像,图像梯度,复杂场景,检测精度,深度卷积神经网络,五个阶段,合通,通道注意力模块,金字塔池化模块,联合注意力,出进,骨架提取,其他方法,中方,无人机航拍图像
AB值：
0.216363
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