【摘 要】
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笔者提出的卷积神经网络所对应的计算流程具有较高的复杂度,为了突破嵌入式设备资源的限制,现提出一种高效卷积神经网络电力设备检测方法.基于红外图像目标检测相关理论知识,完成对目标检测模型的科学设计.从数据集、硬件环境、结果分析3个方面入手,对卷积神经网络的高效性和可靠性进行实验验证.结果表明,所提出的卷积神经网络电力设备检测算法具有较高的可靠性和有效性,符合嵌入式设备视频处理相关标准和要求.通过这次研究,希望能为相关人员提供借鉴.
【机 构】
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乌兰察布电业局,内蒙古乌兰察布 012000
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笔者提出的卷积神经网络所对应的计算流程具有较高的复杂度,为了突破嵌入式设备资源的限制,现提出一种高效卷积神经网络电力设备检测方法.基于红外图像目标检测相关理论知识,完成对目标检测模型的科学设计.从数据集、硬件环境、结果分析3个方面入手,对卷积神经网络的高效性和可靠性进行实验验证.结果表明,所提出的卷积神经网络电力设备检测算法具有较高的可靠性和有效性,符合嵌入式设备视频处理相关标准和要求.通过这次研究,希望能为相关人员提供借鉴.
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