变电站场景下的红外图像鸟类小目标检测方法
摘要：
鸟类等在电力设备上停留、筑巢等活动会对变电站的正常运行造成安全威胁.因此,本文提出一种基于多尺度上下文信息的红外图像鸟类小目标检测网络.首先,通过特征提取模块,网络能够获取丰富的多尺度特征,并且,模块中的主干与分支结构通过多次堆叠融合,有效实现了低级细节特征与高级语义特征的信息集成;其次,以多尺度感受野为基础,利用小目标与上下文的关系信息引导特征编码,以增强小目标特征信息;最后,在解码时采用简单的上采样结构得到目标分割结果,以减少网络的计算量.在自建变电站场景小目标数据集以及公共数据集上进行的实验表明,本文算法相较于其他小目标分割算法具有显著提升.在自建变电站场景小目标数据集以及公共数据集上开展的实验结果显示,本文算法在IoU指标方面,相比次优化方法分别提高了3.98％和2.13％.
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作者：
赵欣洋,沈一伟,尹琦云,刘志远,陆洪建,李庆武
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刊名：
应用科技
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年期：
2024.6
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