基于自适应感受野的电力设备表面缺陷检测方法

TP391.9; 针对变电站电力设备覆冰、锈蚀、污秽等缺陷检测问题,提出了一种新的自适应感受野网络,其中结合注意力机制的自适应感受野模块可对多尺度特征进行有效融合.考虑到缺陷检测的小样本学习属性,还提出了一种基于真实纹理的电力设备表面缺陷仿真数据合成方法.在仿真数据集上的实验结果表明,该网络对跨设备表面缺陷的检测精度较高,同时具有体积小、运算速度快等优点....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	系统仿真学报 2023-07, Vol.35 (7), p.1572-1580
Hauptverfasser:	于豪, 蒋锦霞, 赖晓翰, 梅峰, 王庆
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391.9; 针对变电站电力设备覆冰、锈蚀、污秽等缺陷检测问题,提出了一种新的自适应感受野网络,其中结合注意力机制的自适应感受野模块可对多尺度特征进行有效融合.考虑到缺陷检测的小样本学习属性,还提出了一种基于真实纹理的电力设备表面缺陷仿真数据合成方法.在仿真数据集上的实验结果表明,该网络对跨设备表面缺陷的检测精度较高,同时具有体积小、运算速度快等优点.
ISSN:	1004-731X
DOI:	10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0278