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输电线路多拟合检测的混合知识R-CNN( Hybrid Knowledge R-CNN for Transmission Line Multi-fitting Detection )
Yongjie Zhai Xu Yang Qianming Wang Zhenbing Zhao Wenqing Zhao
针对复杂背景、微小目标和长尾分布等问题，提出了一种基于混合知识区域的卷积神经网络用于输电线路航拍图像中多个配件的检测。首先，研究了输电线路金具的结构组合规则，通过数据驱动的方式有效地提取了金具间的共现连接关系和空间位置关系。其次，利用位置敏感得分图来表示装配件固定连接结构，提取装配件的视觉特征。最后，通过基于图学习的集成知识模块对不同的关系形式进行实例化。提出的模型可以增强相应的视觉特征，实现拟合分类和位置回归。实验结果表明，该模型能够准确地检测出输电线路上的多个配件，并且与常用的高性能模型Faster R-CNN相比，对样本不足和微小配件的检测性能有了显著提高。
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