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陈杰 (陈杰.) [1] | 朱仕焜 (朱仕焜.) [2] | 孙嫱 (孙嫱.) [3] | 林财德 (林财德.) [4] | 江灏 (江灏.) [5] (Scholars:江灏)

Indexed by:

PKU

Abstract:

利用鸟巢颜色单一的特点,提出一种将YOLOX与颜色空间相结合的鸟巢检测方法,以提高巡检无人机在复杂输电线路背景下对鸟巢检测的准确率.在前端设备Jetson Xavier NX里,采用经过模型调优的YOLOX目标检测网络对鸟巢图像进行检测并截取区域子图;根据颜色空间分布过滤非鸟巢区域,实现鸟巢的精筛.实验结果表明,采用上述方法对测试集中的鸟巢图像进行检测,准确率可达 97.20%.

Keyword:

无人机 深度学习 电力巡检 颜色空间 鸟巢检测

Community:

  • [ 1 ] [陈杰]国网福建省电力有限公司
  • [ 2 ] [江灏]福州大学
  • [ 3 ] [林财德]国网福建省电力有限公司
  • [ 4 ] [孙嫱]国网福建省电力有限公司
  • [ 5 ] [朱仕焜]国网福建省电力有限公司平和县供电公司,福建 漳州 363799

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福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

CN: 35-1337/N

Year: 2023

Issue: 4

Volume: 51

Page: 539-546

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30 Days PV: 6

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