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针对现有的金属氧化物避雷器(Metal Oxide Arrester,MOA)红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点,基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而,与大型舰船相比,像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题,并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题,本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型(ImShips)。首先,针对船体大小差异导致的漏检问题,采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积,提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时,在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积,保留了更多的语义特征,有利于大目标的特征提取。接着,提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络,通过对提取到的特征按重要性分配权重,实现纹理信息的筛选。最后,在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积,减少了模型参数的数量,进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明,在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中,改进后的ImShips模型在保证精度的同时,所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%,检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快,在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。 相似文献
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大气扰动是地基干涉合成孔径雷达(GB-InSAR,Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar)测量的主要误差源之一。在复杂大气条件下,常规的大气相位补偿方法不再适用,本文提出了一种基于PS(Permanent Scatterer,永久散射体)技术的改进方法。该方法首先通过Delaunay三角网建立临近PS对,分析各临近PS对的差分相位序列标准差,实现PS集合中的噪声点或部分形变点的滤除;然后根据气象数据估计出参考大气相位序列,通过计算剩余PS的干涉相位序列与参考大气相位序列的MIC(Maximal Information Coefficient,最大互信息系数),结合空间维相干系数,采用双阈值实现稳定 PS的选择;最后采用Kriging插值拟合方法,实现复杂大气条件下的大气相位估计。采用本文所提方法,对九道拐区域实测数据进行了处理,相比于常规方法,有效降低了大气相位补偿误差,保证了GB-InSAR的形变测量精度。 相似文献
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