基于融合特征及聚类分析的多尺度电力设备识别及定位

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摘  要：为解决数字图像中复杂多目标电力设备的分类识别与精确定位，提出了一种基于多特征融合与聚类分析的深度神经网络检测模型。该模型通过跳跃连接的信息通道快连边缘、角度及语义等多重特征，并通过阶段上采样融合不同尺度信息，以此构建出待检特征金字塔；然后对数据集进行聚类分析，利用金字塔中各尺度网络对原图像的映射比例计算出与目标最佳适配的区域生成框，最终得到适用于多尺度电力设备的检测模型。（剩余11019字）

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