文献类型：期刊文章

作　　者：韩谷静[1] 何敏[1] 雷宇航[1] 张敏[1] 赵柳[1] 秦亮[2]

HANGujing;HE Min;LEI Yuhang;ZHANG Min;ZHAO Liu;QIN Liang(School of Electronic and Electrical Engineering,Wuhan Textile University,Wuhan 430200,China;School of Electrical Engineering and Automation,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

机构地区：[1]武汉纺织大学电子与电气工程学院,湖北武汉430200 [2]武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072

出　　处：《智慧电力》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2020YFB0905900);湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目(Q20151601)。

年　　份：2022

卷　　号：50

期　　号：3

起止页码：93-99

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂、对比度不明显、图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种基于注意力模型改进U-Net网络的分割方法。首先以VGG16替换主干特征提取网络,增强网络的适用性;同时在下采样过程中引入注意力模型,增强对绝缘子目标的辨识能力,抑制背景、噪声等干扰信息,实现更加精确的分割。实验结果表明:CBAM注意力模型与U-Net网络相结合的方式效果最好,平均重叠度可达96.57%。

关 键 词：绝缘子 图像分割 U-Net网络  注意力机制  

分 类 号：TM726]