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一种自适应上采样的光伏面板分割算法研究 被引量：2
1
作者 宋灿 吴谨 +1 位作者 朱磊 邓慧萍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期1485-1491,共7页
光伏产业的面积统计是一个具有挑战性的问题,通过深度学习自动获取光伏面板的面积是一个可行的方案.为了快速准确地获取光伏面板的分布情况,本文设计了一个卷积神经网络模型用于提取遥感图像中的光伏面板.首先,以Res Net作为主干网络,... 光伏产业的面积统计是一个具有挑战性的问题,通过深度学习自动获取光伏面板的面积是一个可行的方案.为了快速准确地获取光伏面板的分布情况,本文设计了一个卷积神经网络模型用于提取遥感图像中的光伏面板.首先,以Res Net作为主干网络,结合金字塔池化模块构建了一个多尺度模型,以此表达各种尺度的光伏面板的视觉特征.然后,引入了非局部操作,融合长距离的上下文依赖关系,利用目标之间空间上的相关性更准确的提取前景目标.最后,提出了一种自适应上采样的方法,通过高分辨率输入图像的结构信息自适应地生成采样系数,指导低分辨率的语义特征图进行上采样,以此降低目标边缘模糊的问题.相比于三种较新的算法,在loU,精度和指标上F-Measure,本文的算法取得了最好的结果. 展开更多
关键词 光伏面板 遥感图像 深度学习 非局部操作 自适应上采样
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基于空间相关性增强的无人机检测算法
2
作者 张会娟 李坤鹏 +3 位作者 姬淼鑫 刘振江 刘建娟 张弛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期468-479,共12页
针对无人机(UAV)体积小、复杂背景下特征难以提取导致被误检和漏检的问题,提出基于自适应上采样和空间相关性增强的无人机小目标检测方法.采用多尺度的空洞卷积获取重要的上下文信息,然后通过注意力特征融合模块抑制多尺度特征融合造成... 针对无人机(UAV)体积小、复杂背景下特征难以提取导致被误检和漏检的问题,提出基于自适应上采样和空间相关性增强的无人机小目标检测方法.采用多尺度的空洞卷积获取重要的上下文信息,然后通过注意力特征融合模块抑制多尺度特征融合造成的信息冲突;采用亚像素卷积和双线性插值自适应融合的新上采样方式,融合更多无人机特征信息,同时平衡计算量;对深层特征图的空间局部特征和全局特征采用空间相关性增强策略,提高复杂背景下前景目标的敏感度,增强目标表达和抑制背景噪声.在自制无人机数据集上进行消融实验和对比实验,与原始YOLOv5算法相比,本算法的m AP0.5和m AP0.5∶0.95分别提高了2.4%和2.7%,检测速度能够达到58.5帧/s;在VisDrone2019数据集上进行验证,本算法较YOLOv5算法的mAP0.5和mAP0.5∶0.95分别提高了4.6%和1.3%. 展开更多
关键词 无人机(UAV) 小目标检测 特征融合 自适应上采样 空间相关性增强
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基于轻量化YOLOv5-GCDNet的航拍绝缘子掉串检测
3
作者 齐向明 叶松发 《软件导刊》 2023年第11期57-64,共8页
绝缘子掉串实时检测对保障高压电力输送稳定性与及时处理故障具有重要作用。为此,提出一种基于轻量化YOLOv5-GCDNet的航拍绝缘子掉串检测方法。首先,采用幻象卷积和倒残差结构,设计新型特征提取网络GCDNet,以降低YOLOv5目标检测网络中... 绝缘子掉串实时检测对保障高压电力输送稳定性与及时处理故障具有重要作用。为此,提出一种基于轻量化YOLOv5-GCDNet的航拍绝缘子掉串检测方法。首先,采用幻象卷积和倒残差结构,设计新型特征提取网络GCDNet,以降低YOLOv5目标检测网络中的计算复杂度,以提高检测速度,同时提取更丰富的目标特征;其次,结合自适应上采样优化特征融合网络,提高模型检测精度;最后,添加激励因子α-IoU加速目标框损失值收敛以提高检测效率。分析实验结果可知,该轻量化YOLOv5-GCDNet模型的平均检测精度为93.6%,检测速度为68FPS,且模型参数量为3.7M,优于其他主流检测算法,该方法可为绝缘子掉串检测提供技术参考。 展开更多
关键词 掉串绝缘子 缺陷检测 YOLOv5 幻象卷积 倒残差 自适应上采样
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