公开(公告)号：CN115713699A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211472368.9

申请日：2022-11-22

Applicant: 北京科技大学顺德创新学院

Inventor： 王龙 ,  杨谨旭 ,  黄超 ,  罗熊

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机拍摄图像的风电机组图像分割方法，包括U‑Net网络，所述U‑Net网络包括编码部分和解码部分，使用ResNet作为编码部分特征提取的主干网络；编码部分的每个卷积层包括一个3×3卷积操作和ReLU激活函数，同时使用Batch Normalization层加速训练和平滑损失函数；输入的图像通过5层编码，共可以产生512通道的特征图，在从上层到下层过程采用Maxpooling取局部接受域中值最大的点，其中，为了获得通道注意力，在卷积层后面使用ECA‑Net，在跳级结构中加入PSA‑Net进一步产生多尺度特征；将下层的ECA‑Net输出特征图上采样，并且为了进一步上采样而拼接PSA‑Net的输出，最终，就获得对原始图像进行像素级标注的分割图像。本发明极大的增强了该模型图片分割方法的鲁棒性。