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基于深度学习的电线杆检测方法
被引:3
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
刘志浩
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
冯柳平
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
曹晓鹤
机构
:
[1]
北京印刷学院信息工程学院
来源
:
北京印刷学院学报
|
2016年
/ 24卷
/ 06期
关键词
:
深度学习;
目标检测;
回归;
电线杆;
D O I
:
10.19461/j.cnki.1004-8626.2016.06.011
中图分类号
:
TM75 [线路及杆塔];
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
针对复杂检测环境下的电线杆检测问题,将电线杆检测转化为图像中的目标检测,并将基于深度学习的目标检测算法应用于电线杆检测。通过构建电线杆图像数据集,进行大量实验,验证了检测系统的有效性。该检测系统是一个端到端检测系统,只需输入图像或视频帧,即能快速准确地定位图像或视频帧中电线杆的位置,并做出类别预测,其中:电线杆定位准确率高达98.77%,相同条件下检测效率高于现有实时目标检测系统,可保证电线杆定位准确。
引用
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页码:44 / 47+52 +52
页数:5
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共 2 条
[1]
Speeded-Up Robust Features (SURF)[J] . Herbert Bay,Andreas Ess,Tinne Tuytelaars,Luc Van Gool.Computer Vision and Image Understanding . 2007 (3)
[2]
Distinctive image features from scale-invariant keypoints
Lowe, DG
论文数:
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引用数:
0
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0
机构:
Univ British Columbia, Dept Comp Sci, Vancouver, BC V6T 1W5, Canada
Univ British Columbia, Dept Comp Sci, Vancouver, BC V6T 1W5, Canada
Lowe, DG
[J].
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION,
2004,
60
(02)
: 91
-
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共 2 条
[1]
Speeded-Up Robust Features (SURF)[J] . Herbert Bay,Andreas Ess,Tinne Tuytelaars,Luc Van Gool.Computer Vision and Image Understanding . 2007 (3)
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2004,
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