基于融合特征及聚類分析的多尺度電力設(shè)備識(shí)別及定位

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摘  要：為解決數(shù)字圖像中復(fù)雜多目標(biāo)電力設(shè)備的分類識(shí)別與精確定位，提出了一種基于多特征融合與聚類分析的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型。該模型通過(guò)跳躍連接的信息通道快連邊緣、角度及語(yǔ)義等多重特征，并通過(guò)階段上采樣融合不同尺度信息，以此構(gòu)建出待檢特征金字塔；然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類分析，利用金字塔中各尺度網(wǎng)絡(luò)對(duì)原圖像的映射比例計(jì)算出與目標(biāo)最佳適配的區(qū)域生成框，最終得到適用于多尺度電力設(shè)備的檢測(cè)模型。（剩余11019字）