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J-GLOBAL ID：202002220376054221   整理番号：20A2037798

多角領域提案ネットワークに基づく絶縁体検出法【JST・京大機械翻訳】

Insulator detection method based on multi-angle region proposal network

著者 (3件)： Chen Zhihao (Xiangtan University,School of Information Engineering,Xiangtan,China,411105) ,  Xiao Yewei (Xiangtan University,School of Information Engineering,Xiangtan,China,411105) ,  Zhou Yan (Xiangtan University,School of Information Engineering,Xiangtan,China,411105)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 6357-6362  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 碍子の方向に照準を定めて,送電線の検査画像において不確かであり,複雑なバックグラウンドとオクルージョンによる見逃し検出と不正確な位置決めの問題点を,マルチ角度領域提案ネットワークに基づく碍子検出の方法を提案した。最初に,畳込みニューラルネットワークを用いて,特徴の異なるレベルの特性を得て,浅い特徴の特徴融合と詳細な特徴を用いて,より豊富な特徴を得た。次に,Faster R-CNNに基づく領域提案ネットワークを用いて,マルチ角度因子を追加し,非最大抑制によって微調整し,それにより,ターゲットをよりよく適合させるために任意の方向において候補フレームを生成することができた。同時に,元のプール層はRoIAlign層に変化した。最後に,その特徴マップのパラメータを減らし,過剰適合を避けるために,ネットワークの完全接続層の前に1つの1の畳み込み層を加えた。検査碍子画像データセットを構築し,試験した。実験結果は,この方法を用いて得た最終検出結果が碍子を正確に検出でき,その性能が既存の主流ターゲット検出アルゴリズムよりも優れており,高い工学的応用価値を持つことを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ネットワーク ,  送電線 ,  碍子 ,  検出法 ,  オクルージョン ,  絶縁体
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  検出アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 領域提案ネットワーク ,  絶縁体 ,  検出法