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小样本表计受潮算法训练研究
文献摘要：
针对换流站内表计受潮问题,研究通过机器人现场巡视图片识别特征缺陷的方法.考虑换流站内可利用的表计受潮缺陷图像训练样本较少,提出一种数据增强方法用于样本训练.与传统方法相比,此方法识别漏检率、错检率均明显降低.
文献关键词：
高压直流;受潮识别;图像增强;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
刘羽超;游俊良;尹海涛;庞鹏
作者机构：
中国南方电网超高压输电公司广州局,广东 广州 510405
文献出处：
引用格式：
[1]刘羽超;游俊良;尹海涛;庞鹏-.小样本表计受潮算法训练研究)[J].电工技术,2022(18):19-21
A类：
受潮识别
B类：
小样本,本表,算法训练,训练研究,对换,换流站,站内,巡视,视图,图片识别,识别特征,受潮缺陷,图像训练,训练样本,数据增强,增强方法,样本训练,方法识别,漏检率,错检率,高压直流,图像增强
AB值：
0.536141
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