期刊文章详细信息
直升机电力巡检系统中自动高效的塔台检测
The Study of Automatic and Efficient Tower Detection in the Helicopter Power Line Inspection System
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西安理工大学印刷包装与数字媒体学院信息科学系,陕西西安
基 金：国家自然科学基金面上项目(No.61671376, No. 61771386 和No.61671374)的资助.
年 份：2018
卷 号：7
期 号：3
起止页码：119-127
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：针对直升机电力巡检系统中塔台的自动高效检测问题,提出了基于学习的两级塔台检测方法,首先利用AdaBoost分类器在多尺度上对塔台进行粗检,得到的初检结果作为候选塔台,再利用基于深度学习的CNN分类器对候选目标进行确认,从而对飞行视频中的塔台进行定位。通过实验仿真,证明了算法的高效性。
关 键 词：目标检测 机器学习 直升机电力巡检系统 ADABOOST分类器 CNN分类器
分 类 号：TP39]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
